Exploring the invariance of the Wellbeing Literacy 6-item (Well-Lit 6) Scale between Brazilian and French-Canadian populations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract | Introduction/Objective: Wellbeing literacy refers to the ability to understand, communicate, and apply knowledge related to wellbeing. In a global context marked by increasing mental health challenges and social inequalities, measuring wellbeing literacy has become essential for identifying needs, guiding public policies, and developing effective interventions. Therefore, this study aimed to estimate the invariance of the Wellbeing Literacy 6-item (Well-Lit 6) Scale at the configural, metric, and scalar levels according to nationality and gender. Method: The Brazilian sample consisted of 323 participants aged between 18 and 67 years (M = 27.9, SD = 10.8), of different genders (58.8% cisgender women), while the French-Canadian sample included 1,134 participants aged between 18 and 64 years (M = 40.2, SD = 12.2), also of different genders (66.8% cisgender women). Participants completed a sociodemographic questionnaire and the Well-Lit 6 Scale. Multigroup confirmatory factor analysis was employed to assess measurement invariance across nationality and gender. Results: The confirmatory factor analysis results indicate that the unidimensional model is equivalent across both Brazilian and French-Canadian samples, as well as across gender groups, as the model fit indices were not negatively impacted by the imposed constraints. Conclusions: These findings support the cross-cultural validity of the Well-Lit 6 Scale, demonstrating its appropriateness for assessing wellbeing literacy in diverse populations. The invariance properties of the instrument reinforce its value for comparative research and practical application in multicultural contexts.
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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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».