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Enregistrement W2945309688 · doi:10.7202/1059173ar

Évaluer la résilience des étudiants en santé en France : adaptation et mesure de l’invariance de l’échelle CD-RISC 10

2019· article· fr· W2945309688 sur OpenAlexvenueno aff
Gilles Guihard, Audrey Morice-Ramat, Laurent Deumier, Lionel Goronflot, Brigitte Alliot‐Licht, Ludivine Bouton-Kelly

Notice bibliographique

RevueMesure et évaluation en éducation · 2019
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La résilience correspond à la manifestation de signes psychophysiologiques positifs chez un individu évoluant dans un environnement stressant. L’échelle abrégée de Connor et Davidson (CD-RISC 10) en permet une estimation fiable et rapide. Une version française n’existant pas, nos objectifs ont consisté à produire cette version, à en analyser les propriétés psychométriques et à en tester l’invariance dans différents échantillons. Le projet a impliqué les étudiants inscrits en santé à l’Université de Nantes. Nous avons exploité 1347 réponses provenant d’étudiants inscrits en première année commune aux études de santé (PACES), d’étudiants en odontologie et en médecine ainsi que d’internes de médecine générale. Les analyses ont confirmé la structure unidimensionnelle. Les indicateurs de consistance interne et de stabilité temporelle étaient acceptables. La validité convergente était seulement satisfaite pour les internes de médecine générale. L’analyse a montré que l’invariance selon le genre ou le curriculum était acceptable au niveau métrique/ faible. Le niveau d’invariance scalaire/fort selon le genre n’a été satisfait que chez les étudiants en PACES et les internes. Une invariance partielle a été proposée en fonction du genre pour les étudiants en médecine et en odontologie. Nos résultats indiquent que l’échelle CD-RISC 10 peut être utilisée pour évaluer la résilience d’étudiants en santé en France, dès lors qu’une mesure d’invariance accompagne les analyses statistiques.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,384 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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