A large sample factor analysis of the Measures of Criminal Attitudes and Associates in a diverse population of incarcerated offenders.
Notice bibliographique
Résumé
Antisocial attitudes and associates are central constructs related to antisocial and criminal behavior. The self-report Measures of Criminal Attitudes and Associates (MCAA) has grown in application within the literature over the past 2 decades. However, tests of the MCAA's factor structure can best be described as preliminary, and there has been no test of measurement invariance. For the present study, we examined the reliability and construct validity of the MCAA in a diverse sample of incarcerated adults in the state of Texas (N = 72,099). Using confirmatory factor analysis, we examined the underlying factor structure and tested for measurement invariance across sex, race/ethnicity, and demand characteristics. Our results supported the original four-factor structure of the MCAA, with measurement invariance being demonstrated across sex (i.e., male vs. female), race/ethnicity (i.e., Black non-Hispanic, White Hispanic, White non-Hispanic), and demand characteristics (i.e., mandated vs. voluntary treatment). Modest associations between the MCAA and criminal history variables were observed, with between-group differences yielding small effect sizes. Overall, our findings provide strong support for the four-factor structure and measurement invariance of the MCAA. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».