Translation and validation of the Graham‐Harvey survey for the Brazilian context
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to report on the systematic translation and content validation method used to produce the Brazilian Portuguese version of the Duke Special Survey on Corporate Policy by Graham and Harvey. Design/methodology/approach In accordance with the requirements for cross‐cultural application of surveys, the paper accounts for obvious differences in language, culture, and the institutional setting and employ well‐known techniques from the field of psychology, such as the use of backtranslation, to ensure faithfulness to the original survey. A panel of experts served as judges in evaluating the clarity of language and the practical pertinence and theoretical dimensions of the questionnaire. Coefficients of content validity for each item and for the instrument as a whole are reported. Findings The results illustrate how a questionnaire designed for one country should be rigorously translated and validated prior to use in another country. Research limitations/implications Although the content validity of the translated version of the Duke Special Survey on Corporate Policy for use in Brazil is generally satisfactory, a few items may prove to be a challenge for the Brazilian CFO to answer, particularly those questions concerning features that are uncommon in the Brazilian financial market. Originality/value This paper explores the field study method in finance by borrowing from the vast experience of psychology research in the rigorous translation and validation of survey instruments. This study also highlights the similarities and differences in the interpretation of questions between emerging and developed markets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».