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Enregistrement W3081584706 · doi:10.7202/1070662ar

Validité discriminante de l’échelle de cognition sociale et de relation d’objet (SCORS, version française) pour coter les récits TAT. Comparaison entre groupes clinique et non clinique

2020· article· fr· W3081584706 sur OpenAlexvenueno aff
Cyrille Bouvet, Céline Prime, Nathalie Camart, Damien Fouques, Rafika Zebdi

Notice bibliographique

RevueRevue québécoise de psychologie · 2020
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiquePsychological Testing and Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyHumanitiesValidation testPhilosophyPsychometricsTest validityClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette étude a pour but d’évaluer la validité discriminante de la version française de la méthode SCORS (Social Cognition and Object Relation Scale). Procédure : les cotations SCORS de récits TAT ont été comparées entre deux groupes (non clinique et clinique). Méthode : les récits TAT de 114 participants (47 non cliniques et 67 cliniques) ont été recueillis et les planches 1, 2, 3BM et 13MF ont été cotées par deux juges indépendants. Puis nous avons comparé les résultats des deux groupes. Résultats : la fidélité interjuge entre coteurs est bonne, voire excellente suivant les échelles; il y a des différences entre les moyennes des deux groupes aux échelles de SCORS dans le sens attendu. Cela montre la validité discriminante de la version française de SCORS. Les implications cliniques et scientifiques de ces résultats sont discutées.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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