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Übersetzungen etablierter Skalen aus dem Bereich Public Health in das Arabische und Dari (ENSURE)
[working paper]

dc.contributor.authorHadler, Patriciade
dc.contributor.authorNießen, Désiréede
dc.contributor.authorLenzner, Timode
dc.contributor.authorSteins, Patriciade
dc.contributor.authorQuint, Friederikede
dc.contributor.authorNeuert, Corneliade
dc.date.accessioned2021-02-22T09:16:29Z
dc.date.available2021-02-22T09:16:29Z
dc.date.issued2021de
dc.identifier.urihttps://www.ssoar.info/ssoar/handle/document/71659
dc.description.abstractIm Rahmen des DFG-geförderten Forschungsprojektes "Ensuring Valid Comparisons of Self-Reports in Heterogenous Populations and Marginalized Groups (ENSURE)" (Projektnummer 409654512) an der Professur für empirische Sozialforschung (Institut für Soziologie, Technische Universität Dresden) werden bereits etablierte Messinstrumente quantitativer Befragungen in der Gesundheitsforschung einem kognitiven Pretest unterzogen, um sicherzustellen, dass sie auch in anderen Sprach- und Kulturkreisen eingesetzt werden können (sprach- und kulturübergreifende Messinvarianz). Die Zielgruppe stellen in Deutschland lebenden Personen mit Fluchterfahrung (Fluchtmigration) aus Syrien, dem Irak und Afghanistan dar. Getestet wurden die Fragen mithilfe von kognitiven Remote-Interviews unter Einsatz von per Video zugeschalteten Konsekutivdolmetschern in den Sprachen arabisch und dari.de
dc.languageende
dc.subject.ddcSozialwissenschaften, Soziologiede
dc.subject.ddcSocial sciences, sociology, anthropologyen
dc.subject.ddcMedizin und Gesundheitde
dc.subject.ddcMedicine and healthen
dc.titleTranslation of established public health measurement instruments into Arabic and Dari (ENSURE)de
dc.title.alternativeÜbersetzungen etablierter Skalen aus dem Bereich Public Health in das Arabische und Dari (ENSURE)de
dc.description.reviewbegutachtetde
dc.description.reviewrevieweden
dc.source.volume2021/02de
dc.publisher.countryDEU
dc.publisher.cityMannheimde
dc.source.seriesGESIS Project Reports
dc.subject.classozErhebungstechniken und Analysetechniken der Sozialwissenschaftende
dc.subject.classozMethods and Techniques of Data Collection and Data Analysis, Statistical Methods, Computer Methodsen
dc.subject.classozMedizin, Sozialmedizinde
dc.subject.classozMedicine, Social Medicineen
dc.subject.thesozInterviewde
dc.subject.thesozinterviewen
dc.subject.thesozMessinstrumentde
dc.subject.thesozmeasurement instrumenten
dc.subject.thesozFragebogende
dc.subject.thesozquestionnaireen
dc.subject.thesozPretestde
dc.subject.thesozpretesten
dc.subject.thesozÜbersetzungde
dc.subject.thesoztranslationen
dc.subject.thesozUmfrageforschungde
dc.subject.thesozsurvey researchen
dc.subject.thesozPublic Healthde
dc.subject.thesozpublic healthen
dc.subject.thesozGesundheitde
dc.subject.thesozhealthen
dc.identifier.urnurn:nbn:de:0168-ssoar-71659-9
dc.rights.licenceCreative Commons - Namensnennung 4.0de
dc.rights.licenceCreative Commons - Attribution 4.0en
ssoar.contributor.institutionGESISde
internal.statusformal und inhaltlich fertig erschlossende
internal.identifier.thesoz10037913
internal.identifier.thesoz10041769
internal.identifier.thesoz10037914
internal.identifier.thesoz10060165
internal.identifier.thesoz10060501
internal.identifier.thesoz10040714
internal.identifier.thesoz10053580
internal.identifier.thesoz10045492
dc.type.stockmonographde
dc.type.documentArbeitspapierde
dc.type.documentworking paperen
dc.source.pageinfo67de
internal.identifier.classoz10105
internal.identifier.classoz50100
internal.identifier.document3
dc.contributor.corporateeditorGESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften
internal.identifier.corporateeditor133
internal.identifier.ddc300
internal.identifier.ddc610
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.17173/pretest102de
dc.description.pubstatusVeröffentlichungsversionde
dc.description.pubstatusPublished Versionen
internal.identifier.licence16
internal.identifier.pubstatus1
internal.identifier.review2
internal.identifier.series1699
dc.subject.classhort50100de
dc.subject.classhort29900de
ssoar.wgl.collectiontruede
internal.pdf.wellformedtrue
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internal.pdf.encryptedfalse


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