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Enregistrement W6989295364

Analysis of the Rasch model on the development of quarter life crisis measurements

2022· article· en· W6989295364 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDergiPark (Istanbul University) · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueIdentity, Memory, and Therapy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRasch modelQuarter (Canadian coin)Cronbach's alphaFeelingReliability (semiconductor)PsychometricsMeasure (data warehouse)AccidentalAccidental sampling
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A quarter life crisis is a condition in which individuals experience an identity crisis due to their inability to face the transition from adolescence to adulthood. The quarter life crisis phase causes negative feelings in the form of anxiety, failure, helplessness, fear, and even depression. Quarter-life crises in individuals can be identified through psychological measurements. However, the currently available quarter life crisis measurement toolcannot provide maximum results. This is because most of the psychological measuring tools were developed with classical test theory. The Rasch model is here to overcome the shortcomings of classical theory tests. The main objective of this research is to develop a quarter life crisis measurement tool using the Rasch model. The sampling technique used in this research is accidental sampling. In this study, the subjects involved were early adults aged 18-25 years, totaling 507 participants. Data analysis in this study used the Rasch model with the Winsteps program. Based on the results of the analysis, 29 items fit the model of 35 items. The resulting Cronbach alpha is 0.89 with an item reliability coefficient of 0.99 and a person coefficient of 0.87. Overall, it can be concluded that the measuring instrument for the quarter life crisis is valid and has good psychometric properties so that it can be used to measure the quarter life crisis in individuals.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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