Bem Sex Role Inventory Validation in the International Mobility in Aging Study
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Cette étude, en utilisant différentes méthodes d’analyse des facteurs, a examiné la structure de mesure de l’Inventaire des rôles sexués de Bem (IRSB). La plupart des études antérieures sur la validité ont appliqué analyse factorielle exploratoire (AFE) d’examiner l’IRSB. Il s’agissait d’évaluer les propriétés psychométriques et la validité de la construction de la forme courte IRSB comprenant 12 articles dans un échantillon administré à 1,995 personnes âgées de la vague 1 de l’Initiative internationale de la mobilité en viellissement (IIMV). Nous avons utilisé l’alpha de Cronbach pour évaluer la fiabilité et la cohérence interne et une analyse factorielle confirmatoire (AFC) afin d’évaluer les propriétés psychometriques. AFE a révélé un modèle comprenant trois facteurs, qu’on a confirmé par l’AFC, puis ceci est comparé avec le modèle structurel initial de deux facteurs. Les résultats ont révélé qu’une solution à deux facteurs (instrumentalité-expression) a montré satisfaisante validité conceptuelle et un ajustement supérieur aux données, par rapport à la solution à trois facteurs. La solution à deux facteurs confirme différences attendues entre les sexes chez les personnes âgées. L’IRSB composé de 12 articles fournit un instrument bref, psychométrique et fiable dans les échantillons internationaux des personnes âgées.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.017 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".