Adaptação cultural do instrumento Facebook Intensity Scale (FIS) para avaliar o impacto da rede social à saúde
Notice bibliographique
Résumé
Introdução: As redes sociais são um território que tem a presença de forma contínua da população mais jovem e seu uso exagerado pode ter relação direta com o aumento de problemas à saúde. Objetivo: Adaptar culturalmente o instrumento Facebook Intensity Scale (FIS) do inglês dos Estados Unidos para o português do Brasil. Método: Estudo metodológico, com participação do comitê de especialistas docentes atuantes no ensino e extensão inseridos em pesquisas envolvendo jovens ou mídias sociais. A coleta de dados ocorreu nos meses de janeiro à fevereiro de 2019. A análise de conteúdo foi desenvolvida em ambiente virtual, com utilização o Índice de Validade de Conteúdo (IVC) para avaliação da pertinência prática, relevância e dimensão teórica. Resultado: Dos oito itens da escala, sete apresentaram sugestões dos especialistas para alteração da versão adaptada. Na análise de conteúdo, o título da escala e todos os itens avaliados pelos especialistas quanto à pertinência prática e relevância teórica apresentaram valor máximo do IVC médio e global. Considerações Finais: As análises dos especialistas demonstraram que os itens são pertinentes à cultura brasileira com evidências científicas da adaptação cultural.
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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 | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».