Cross-cultural validation of the perceptions of stigmatization by others for seeking help (PSOSH) scale
Notice bibliographique
Résumé
Social network stigma refers to the perceived negative views about seeking help for mental health problems that are held by those closest to an individual, such as family and friends. This form of stigma predicts help-seeking attitudes and intentions beyond other forms of stigma, and is predominantly measured using the Perceptions of Stigmatization by Others for Seeking Help scale (PSOSH; Vogel, Wade, & Ascheman, 2009). However, the PSOSH was normed using samples from the United States and, until the cross-cultural validity of this measure is established, it cannot reliably be used within other countries (Miller & Sheu, 2008). As such, the current study (N = 3,440) examined the cross-cultural measurement invariance of the PSOSH using the sequential constraint imposition approach across 11 countries/regions: Australia, Brazil, Canada, Hong Kong, Portugal, Romania, Taiwan, Turkey, the United Arab Emirates (UAE), the United Kingdom (U.K.), and the United States (U.S.). Overall, findings indicate that the PSOSH measures a meaningful construct (i.e., configural and metric invariance) across the 11 countries/regions and that future cross-cultural research could use the PSOSH to examine relationships between social network stigma and other variables. Scalar invariance results also supported the examination of mean differences in Australia, Brazil, Canada, Portugal, Turkey, the U.K., and the U.S., but not in Hong Kong, Romania, Taiwan, and UAE. Implications for future cross-cultural research are discussed.
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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 | 0,017 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».