Inventário Reno de Autoperspectiva RISP: Adaptação Transcultural e Evidência de Validade
Bibliographic record
Abstract
Resumo Esta pesquisa teve como objetivos a adaptação transcultural e avaliação das propriedades psicométricas da versão brasileira do Reno Inventory of Self-Perspective - RISP, instrumento que avalia a habilidade de tomada de perspectiva, compreensão de si mesmo enquanto construção contextual, por meio dos fatores enredado, centrado e transcendente. A amostra foi composta por 344 universitários (idade 21,1 ± 4,8; 64,2% mulheres). A estrutura interna foi estimada por meio do Exploratory Structural Equation Modeling (ESEM). Também se avaliou a invariância do modelo fatorial entre participantes do sexo masculino e feminino, indicadores de precisão e associação com variáveis externas: satisfação com a vida, fusão cognitiva, ansiedade, estresse e depressão. Os resultados revelaram a estrutura composta por três fatores, conforme hipótese teórica, com indicadores desejáveis de precisão. Foi demonstrado equivalência do modelo de medida ao avaliar participantes dos diferentes sexos, e associações correspondentes as perspectivas teóricas com as variáveis externas estudadas. Os resultados sugerem adequação da versão brasileira RISP.
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 | 0.029 | 0.054 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".