HOME ASSESSMENT OF PERSON-ENVIRONMENT INTERACTION (HOPE): A CROSS-CULTURAL VALIDATION STUDY
Notice bibliographique
Résumé
Aging is frequently associated with impaired mobility. Consequently, the elderly face environmental barriers within their home environment and Aging-in-Place becomes a challenge. Few assessment tools exist to address the issue of home adaptation. HoPE is based on a Person-environment Interaction Model and specifically designed for home adaptation evaluation. Since its original version is in French, this study’s aim was to yield an English version. Based on a back-translation methodology for cross-cultural research, the first steps of the Vallerand’s method were completed: 1) an English experimental version of HoPE was produced by comparing the original version with the translated and back-translated versions by independent translators, 2) this experimental version was submitted to an expert panel to validate the transcultural equivalence using a consensus approach. Comparative data analyses included: 1) highlighting the similarities/differences across the three versions of HoPE (original, translated, back-translated), and 2) reporting the experts agreement/disagreement. Results show that 70% of the experimental version is transculturally equivalent. For the remaining 30%, the experts reached a consensus except for 6 terms for which decision was based on the majority; then, the English version of HoPE was produced. Considering these results and the psychometric properties of its original version (French), this cross-cultural adaptation of HoPE provides clinicians and researchers with a new and valid tool to understand the Person-Environment Interaction in the home setting.
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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 | 0,015 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».