Validation d’une echelle de resilience (CD-RISC 10) aupres de meres d’enfants victimes d’agression sexuelle
Notice bibliographique
Résumé
Objectifs : La présente étude a pour but de valider une version franco-canadienne de l’échelle de résilience Connor-Davidson Resilience scale (CD-RISC 10; Campbell-Sills & Stein, 2007; Hébert et al., 2018) auprès d’une population de mères d’enfants victimes d’agression sexuelle. Méthode : Un échantillon de 361 mères a été recruté dans différents centres d’intervention du Québec spécialisés en agression sexuelle. Les participantes ont complété le CD-RISC 10 ainsi qu’un questionnaire mesurant la détresse psychologique, les symptômes de stress post-traumatique et le sentiment d’empowerment pour évaluer les liens entre ces mesures et le CD-RISC 10. Résultats : Les résultats d’une analyse factorielle confirmatoire confirment une structure unifactorielle expliquant 62,49 % de la variance et les valeurs des indices de fidélité reflètent une bonne consistance interne (α = ,86; H = ,90; ω = ,89). Comme attendu, les scores sur l’échelle de résilience sont négativement corrélés à ceux aux échelles de symptômes de stress post-traumatique (r = - 0,24, p < ,01) et de détresse psychologique (r = - ,34, p < ,01), ainsi que positivement corrélés à la mesure du sentiment d’empowerment (r = ,30, p < ,01). Implications : Le CD-RISC 10 est un outil adapté et rapide qui permet d’évaluer adéquatement la résilience dans cette population clinique.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».