Translation and validation of the German version of the Pet-Related Stress Scale
Notice bibliographique
Résumé
Background Pet-related stress refers to the stress of living with a pet. The aim of this study was to translate and validate the German version of the Pet-Related Stress Scale (PRSS-G). Moreover, reference values were determined. Methods Data for validation were gathered from a quota-based online sample of Germany’s adult population aged 18 to 74 years, with n = 3,270 representing the demographic distribution of Germany in terms of sex, age, and federal states. The data collection took place online in January 2025. Reliability was assessed, and confirmatory factor analysis was performed to evaluate construct validity. Concurrent validity was examined through pairwise correlations of PRSS-G with depressive symptoms, anxiety symptoms, perceived stress, life satisfaction and loneliness. Additionally, reference values were provided for key sociodemographic groups. Results Strong to excellent reliability was found for the PRSS-G, with Cronbach’s alpha of 0.96 overall and coefficients from 0.88 to 0.96 for the subscales. The mean pet-related stress score equaled 1.9 (SD: 0.8), with the highest levels among younger individuals, individuals with low education and individuals with a migration background. The original three-factor model (economic, psychological and social stress subscales) was confirmed in the present study. Higher pet-related stress was associated with more depressive symptoms (r = 0.50, p < 0.001), more anxiety symptoms (r = 0.48, p < 0.001), more perceived stress (r = 0.35, p < 0.001), lower life satisfaction (r = −0.13, p < 0.001) and higher loneliness (r = 0.30, p < 0.001). Conclusion The PRSS-G is a reliable and valid tool to measure pet-related stress levels among individuals speaking German. To facilitate comparisons across different countries, additional translation and validation studies are required.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».