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Enregistrement W3194368910 · doi:10.35670/1667-4545.v21.n2.34389

Validez de contenido del Cuestionario de Ciberagresión

2021· article· es· W3194368910 sur OpenAlexaff
Silvana Rosalía Best, Nancy E. Ré, Lucie Corcoran, Conor Mc Guckin

Notice bibliographique

RevueRevista Evaluar · 2021
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Outcomes and Influences
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsPsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El propósito de este trabajo es presentar el proceso de validación de contenido del Cuestionario de Ciberagresión diseñado en Irlanda por Corcoran y Mc Guckin (2014). En este estudio instrumental participaron 15 jueces locales, con experticia y trayectoria en la temática, quienes ponderaron cuantitativa y cualitativamente el cuestionario. Se han tomado en cuenta todas las aportaciones realizadas en el análisis cualitativo. Los datos cuantitativos se sistematizaron utilizando el coeficiente V de Aiken complementado con el uso de intervalos de confianza. Los resultados indican un amplio grado de acuerdo entre los jueces, en la medida en que presentan intervalos de confianza superiores a .50. Por todo ello, se concluye que el Cuestionario de Ciberagresión es una herramienta adecuada para medir dicho constructo en adolescentes escolarizados de Argentina. El presente estudio ofrece el primer instrumento en español válido para medir dicho fenómeno.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,077
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,077
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,362 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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