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Enregistrement W2996170006 · doi:10.23925/2594-3871.2019v28i2p253-271

A verdade está lá fora: Adaptação e avaliação das propriedades psicométricas da Escala Genérica de Crenças Conspiratórias (EGCC-Br)

2019· article· pt· W2996170006 sur OpenAlexaff
Lucas Heiki Matsunaga, Jonathan Jones dos Santos Pereira, Angélica Nascimento de Oliveira, Alexandre Correia Pedra

Notice bibliographique

RevuePsicologia Revista · 2019
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Teorias conspiratórias geralmente apresentam perguntas irrespondíveis e são, em última instância, irrefutáveis. Tais crenças possuem implicações em diversos contextos em que são necessárias tomadas de decisões. Para tanto, torna-se necessário desenvolver ou adaptar medidas que auxiliem a identificação de tais crenças. Assim, este estudo propôs a adaptação da Escala Genérica sobre Crenças Conspiratórias. No primeiro estudo foi realizada a tradução e retradução do instrumento por especialistas na língua inglesa. Logo, ambas as traduções foram submetidas à análise de dois juízes para verificar a qualidade e adequação à versão original. Após ajustes, a escala foi submetida à outra análise de juízes de forma a verificar a coerência semântica e a adequação categórica dos itens. A concordância das categorias para cada item entre os juízes foi satisfatória (índice kappa de 0,75). Para o segundo estudo, buscou-se averiguar as propriedades psicométricas do instrumento (N = 138). Os resultados da análise fatorial confirmatória atestaram uma nova estrutura fatorial para o modelo. Por fim, os autores sugerem tanto novos estudos para identificação de evidências de validade da adaptação quanto aplicações e intervenções, com uso da escala em futuras políticas públicas.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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