Assessing gender role attributes in native Persian speakers: translation, cultural adaptation, and validation of the Persian version of the personal attribute questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
The Personal Attributes Questionnaire (PAQ) assesses gender roles, including expressivity (femininity) and instrumentality (masculinity), which reflect socially and culturally defined feminine and masculine ways of thinking, feeling, and behaving. The PAQ allows the assessment of gendered traits, beyond the traditional binary view. With the inclusion of gender-related factors in various research fields, the PAQ has been validated in multiple languages and cultures, including German, Chinese, and French. However, a Persian version has not yet been validated. This study aims to validate and examine the test-retest reliability of the culturally adapted Persian PAQ. A total of 436 native Persian speakers (302 females, 134 males) completed the questionnaire. Exploratory and confirmatory factor analyses were conducted to evaluate the factorial structure and validity of the Persian PAQ. In addition, test-retest reliability was assessed to ensure its consistency over time. Exploratory factor analysis confirmed a two-factor structure, although 'Active' loaded on both factors. The results showed a good fit (RMSEA = 0.070, GFI = 0.91 and AGFI = 0.88), acceptable internal consistency (expressivity: α = 0.70, instrumentality: α = 0.72), and moderate to excellent test-retest reliability for instrumentality (ICC = 0.92) and expressivity (ICC = 0.69). The results indicate that women and younger adults were more likely to show lower expressivity and instrumentality (undifferentiated), or higher expressivity and instrumentality (androgynous) compared with males and older adults, respectively. These findings support the validity and reliability of the Persian PAQ and show that gender role attributes are influenced by sex and age. The Persian PAQ will enable to consider the influence of gender in health, sociology, and psychology research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».