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Enregistrement W3199575146 · doi:10.7202/1081044ar

Réévaluation des propriétés psychométriques et d’invariance des items contribuant à la version française de l’échelle Strength of Motivation for Medical Studies (SMMS)

2021· article· fr· W3199575146 sur OpenAlexvenueno aff
Aurélien Béthys, Quentin Lebon, Clarisse Nourisson, Julia Peneau, Mona Phelippeau, Valentin Pineau, Gilles Guihard

Notice bibliographique

RevueMesure et évaluation en éducation · 2021
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’Échelle de mesure de la force de motivation pour les études médicales (version française de Strength of Motivation for Medical Studies [SMMS]) comporte 16 items et sa version abrégée, 15 items (SMMS-R). Elles ont toutes deux fait l’objet d’analyses structurales aux Pays-Bas et en France. Toutefois, ces précédents travaux présentaient plusieurs fragilités méthodologiques. Menée auprès de 410 étudiants de seconde et troisième années de formation médicale, cette étude, appuyée sur une méthodologie rigoureuse, concerne les propriétés structurales de l’échelle, une mesure d’invariance et la recherche de différences liées au genre. Une matrice de corrélation polychorique a été exploitée pour des analyses factorielles exploratoires et confirmatoires en utilisant comme estimateur la méthode des moindres carrés pondérés avec un ajustement sur la moyenne et la variance. La mesure d’invariance a été conduite par une analyse factorielle confirmatoire multigroupe. Les différences liées au genre ont été explorées statistiquement. Les résultats valident un nouveau modèle structural à trois facteurs (acceptation de sacrifices, opiniâtreté, capacité d’engagement) pour la version française de l’échelle. La mesure d’invariance montre que l’interaction item/facteur n’est pas influencée par le genre. Enfin, l’analyse révèle que la force de motivation est pareillement exprimée par les étudiantes et les étudiants.

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)0,053
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,098
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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0530,098
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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