A Scoping Review of Mindfulness Instruments: Mapping Available Uni- and Multi-Dimensional Relationship-Specific Measures in Couple Contexts
Notice bibliographique
Résumé
Mindfulness scientists have developed relationship-specific trait mindfulness measures to assess individuals’ inclination to be mindful in intimate partner interactions. However, there is a lack of consensus regarding a robust trait mindfulness measure in couples or romantic relationships. Therefore, this review sought to identify existing relationship-specific mindfulness measures, examine their psychometric strength and limitations, and provide relevant recommendations. Our rigorous search of articles published between 2013 and 2023 yielded ten relevant studies out of 2411. These ten studies included three uni- and four multi-dimensional measures. The unidimensional measures, such as the Relationship Mindfulness Measure (RMM) and Interpersonal Mindfulness Scale (IMS), were found to be mostly cited and validated. All four multi-dimensional measures and the Attentive Awareness in Relationships Scale (AAIRS) lack evidence of how closely scores on the measures correlate with behavior as measured. Despite good internal consistency, reliability, and content validity, all four multi-dimensional measures and RMM lack a comprehensive evaluation of measurement properties, including test-retest reliability, measurement error, hypothesis testing, and responsiveness. The findings of this review highlight the need for more empirical studies, particularly in collectivistic cultural settings, to confirm the validity and reliability of the selected instruments and to guide future research in this area.
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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 | 0,027 | 0,119 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,037 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».