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Enregistrement W3206949108 · doi:10.7202/1082606ar

Développement et validation d'un questionnaire de la prise de décision dans le champ d'assurance

2021· article· fr· W3206949108 sur OpenAlexvenueno aff
Boubacar Coulibaly, Farzaneh Pahlavan

Notice bibliographique

RevueAssurances et gestion des risques · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiquePsychology of Social Influence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le questionnaire de la prise de décision dans le champ d’assurance (IDMQ) a été conçu pour valider un instrument de mesure permettant d’évaluer la prise de décision dans le champ d’assurance, sur la base de scénarios et d’échelles, et prenant en compte les différences interculturelles. Dans un premier temps, nous avons analysé les réponses de 42 participants français (N = 22) et sénégalais (N = 19) ayant répondu via Internet aux 75 items (Prétest). Après avoir effectué une analyse exploratoire sur 101 Français (N = 54) et Sénégalais (N = 48) et un test-retest sur 33 Français (N = 17) et Sénégalais (N = 16), les résultats présentent une validité interne temporelle satisfaisante, et sont proches de ceux obtenus par Jafarkarimi, et al. (2017). Nous avons désormais un instrument de mesure en langue française présentant différentes mises en situation réelles, ayant des qua- lités psychométriques acceptables permettant d’évaluer la prise de décision dans le champ d’assurance.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
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)0,0040,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,341 · 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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