Does the easy–difficult item measure attitude or perceived behavioural control?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In order to determine if easy-difficult item measures attitude or perceived behavioural control (PBC), we used structural equation modelling of 10 cross-sectional data sets. DESIGN: Cross-sectional design was used. METHOD: Ten studies that examined health-related behaviours and used the theory of planned behaviour as a theoretical framework were analysed. Samples totalling N=4,552 participants were employed. All studies involved multi-item measures of attitude (Aact) and PBC items derived from pilot testing. RESULTS: Confirmatory factor analysis confirmed the discriminant validity of Aact and PBC. Structural equation modelling of relevant path indicated that in three studies, easy-difficult item is an indicator of both Aact and PBC. In the other seven studies, easy-difficult item belongs to PBC. The indexes of meta-analysis suggest that overall, easy-difficult item is an indicator of PBC. CONCLUSION: Findings from 10 studies converged toward the conclusion that the easy-difficult item is an indicator of perceived PBC. However, since the easy-difficult item is sometimes classified as both Aact and PBC, and only the perceived difficulty dimension of PBC captures a significant increment in the variance of intention, it appears important to develop and validate a set of items devoted to measure the perceived difficulty dimension adequately.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».