Psychometric Analysis and Cross‐Cultural Comparisons of the Italian and English Sense of Humor Scale Parallel Version Short Form
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The Sense of Humor Scale parallel version short form (SHS‐PSF) is a novel self‐report measure aimed at describing personality traits related to enjoyment of humor, laughter, verbal humor, humor under stress, humor in everyday life, and laughing at oneself. The present study recruited Italian ( N = 298) and Canadian ( N = 910) participants to complete the Italian and English versions, respectively, to assess the measurement properties of the newly translated Italian SHS‐PSF together with Canadian results. The bifactor and six‐factor models show more optimal fit indices than the one‐factor model, albeit insufficient incremental validity indices. Based on Samejima's graded response model, item discrimination parameters ranged from 0.32 to 2.58 (median = 1.24), with 27 of 29 items showing moderate to very high discrimination parameters. Conditional reliability estimates reveal accurate measurements across the latent continuum. Four items had uniform differential item functioning (DIF) when comparing the Italian and English SHS‐PSF (McFadden's pseudo R 2 > 0.035 or β > 0.10). The Italian SHS‐PSF has insufficient‐to‐acceptable psychometric properties. Cross‐language measurement evaluation comparisons suggest significant biases in 4 of 29 items using conservative DIF approaches.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».