Validação de Conteúdo de um Instrumento para Mensuração do Conhecimento sobre Musculação, Alimentação e Suplementação
Notice bibliographique
Résumé
Este estudo teve o objetivo de elaborar e validar o conteúdo de um instrumento para avaliar os conhecimentos sobre musculação, alimentação e suplementação. Trata-se de um estudo em que foi aplicado um protocolo de validação de conteúdo a profissionais de educação física e nutrição para o julgamento dos itens. Para tanto, foram elaborados 25 itens de múltipla escolha com quatro alternativas, com apenas uma correta. Para avaliação dos itens por especialistas, utilizou-se um instrumento elaborado pelo próprio autor, o Protocolo de Validação de Conteúdo (PVC), que foi utilizado com objetivo de ser uma via de análise e julgamento dos itens para juízes avaliadores desta pesquisa. O PVC foi estruturado para analisar clareza e o nível de relevância dos itens em uma escala likert de quatro pontos, em que o primeiro se considerou como “não relevante” e o último como “muito relevante”, esse processo foi individualizado por questão. Após serem submetido aos especialistas e analisados pelo Índice de Validade de Conteúdo (IVC), foram validados 22 itens que poderão ser aplicados em pesquisas futuras.
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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 | 0,091 | 0,205 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».