Validação psicométrica da Toronto Alexithymia Scale – 20 em uma amostra de referência de atletas brasileiros
Bibliographic record
Abstract
Não há estudo prévio versando sobre a validação psicométrica da Toronto Alexithymia Scale – 20 em uma amostra de referência de atletas brasileiros. O objetivo deste estudo foi verificar a estrutura fatorial da TAS-20, determinando evidências de confiabilidade interna e validade de constructo. A amostra constituiu – se de 330 atletas, determinados de forma não probabilística, por julgamento, dentre homens e mulheres de níveis de competitividade de iniciante a elite. Após análise do modelo estrutural e de mensuração obtivemos o modelo final ajustado, tridimensional com um fator de segunda ordem, apresentando resultados de adequação satisfatórios (RMSEA = 0,078; CFI = 0,99; TLI = 0,96; GFI = 0,98; AGFI = 0,97; ?2/gl = 3) e condizentes com estudos equivalentes, após a eliminação de sete itens, totalizando treze itens ao final. As evidências de confiabilidade interna foram geradas, mas não foi possível determinar evidências satisfatórias de validade convergente e discriminante para todos os fatores. Foi possível confirmar o modelo estrutural original, mas sugere-se aos pesquisadores futuros a correção nos valores de avaliação de risco de alexitimia em virtude das alterações realizadas. Frente às insuficientes evidências de validade discriminante, recomenda-se adotar o escore geral do instrumento para análise.
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 | 0.013 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 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".