Consistent social odor representation across seven languages: the Social Odor Scale translation and validation

气味 代表(政治) 翻译(生物学) 心理学 比例(比率) 自然语言处理 认知心理学 人工智能 计算机科学 沟通 生物 神经科学 地理 政治学 地图学 法学 信使核糖核酸 基因 政治 生物化学
作者
Cinzia Cecchetto,Arnaud Leleu,Roberta P. Calce,Sally Arnhardt,Valentina Parma,Jasper H. B. de Groot,Jessica Freiherr,Claudio Gentili,Lai‐quan Zou,Evelina Thunell,Florian Ph. S. Fischmeister,Diane Rekow,Elisa Dal Bò
出处
期刊:Chemical Senses [Oxford University Press]
卷期号:49
标识
DOI:10.1093/chemse/bjae035
摘要

Abstract The Social Odor Scale (SOS) is a 12-item questionnaire initially developed and validated in Italian and German to investigate self-reported awareness of social odors, which are odors emanating from the human body that convey diverse information and evoke various emotional responses. The scale includes a total score and 3 subscales representing social odors in the respective categories: romantic partner, familiar, and strangers. Here, we aimed to (i) replicate the validation of the Italian and German versions of the SOS, (ii) translate and validate the SOS into multiple additional languages (French, English, Dutch, Swedish, Chinese), and (iii) explore whether the factor structure of each translated version aligns with the original versions. Confirmatory Factor Analysis (CFA) supported the scale’s structure, yielding a good fit across all languages. Notable differences in SOS mean scores were observed among the different languages: Swedish participants exhibited lower social odor awareness compared to the other groups, whereas Chinese participants reported higher social odor awareness compared to Dutch and Swedish participants. Furthermore, SOS scores correlated with respondents’ geographical location, with higher (i.e. northern) latitudes linked to lower social odor awareness. These results corroborate the SOS as a valid and reliable instrument, especially for the SOS total score and the Familiar and Partner factors, emphasizing the influence of individual and geographic factors on social odor awareness.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
清脆慕山完成签到,获得积分10
刚刚
Jay发布了新的文献求助30
1秒前
科研通AI6.2应助niepan采纳,获得10
2秒前
2秒前
3秒前
芋圆发布了新的文献求助10
3秒前
大模型应助wgqiang采纳,获得10
3秒前
小二郎应助13508104971采纳,获得10
4秒前
熊大发布了新的文献求助10
4秒前
香蕉觅云应助呆萌的紫寒采纳,获得10
5秒前
6秒前
懒懒完成签到,获得积分10
6秒前
欢呼的馒头完成签到,获得积分10
6秒前
追寻的城完成签到,获得积分10
7秒前
芽芽发布了新的文献求助10
8秒前
shun关注了科研通微信公众号
8秒前
甜美钢笔完成签到,获得积分10
10秒前
bin完成签到,获得积分10
10秒前
hjyylab发布了新的文献求助10
10秒前
困困鸭完成签到 ,获得积分10
10秒前
852应助长江长采纳,获得30
11秒前
mu发布了新的文献求助10
13秒前
困困鸭关注了科研通微信公众号
14秒前
14秒前
得得祎祎完成签到,获得积分10
15秒前
15秒前
小蘑菇应助水冰采纳,获得10
15秒前
17秒前
酷波er应助唐唯一采纳,获得10
18秒前
852应助包容的夜南采纳,获得10
19秒前
机智的瑀发布了新的文献求助10
19秒前
小鸭子发布了新的文献求助10
20秒前
叶云夕发布了新的文献求助10
20秒前
22秒前
wqxg140512发布了新的文献求助10
23秒前
zhang完成签到,获得积分10
24秒前
伊零子发布了新的文献求助30
25秒前
25秒前
25秒前
可爱的微笑完成签到 ,获得积分10
26秒前
高分求助中
APA handbook of comparative psychology: Basic concepts, methods, neural substrate, and behavior 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
Römisch-Germanische Forschungen 500
Electric machines: theory, operating applications, and controls 500
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 500
When Is Two-Stage Sample Robust Optimization Asymptotically Optimal? 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7602438
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9178693
关于积分的说明 19656148
捐赠科研通 7178122
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3269061
关于科研通互助平台的介绍 2433243
邀请新用户注册赠送积分活动 2262877