Validation d’échelles françaises mesurant les motivations à boire au sein de la population étudiante générale et sportive.
Notice bibliographique
Résumé
Cette recherche présente la validation française d’outils de mesure de la motivation à boire, cette variable constituant un intérêt majeur dans la compréhension des comportements d’alcoolisation. À ce sujet, les modèles les plus connus sont le Motivational Model of Alcohol Use de Cox et Klinger (1988, 1990) et le Four-Factor Model de Cooper (1994). Actuellement, aucun outil francophone n’est basé sur ces modèles. Pour y remédier, cet article présente la traduction de deux questionnaires largement utilisés pour mesurer les motivations à boire, notamment auprès de la population étudiante qui est reconnue comme davantage à risque de s’alcooliser. Le premier outil s’intéresse aux motivations à boire en général avec le Questionnaire des Motivations à Boire (QMB) correspondant à la version française du Drinking Motive Questionnaire Revised Short Form (DMQ-R SF) de Kuntsche et Kuntsche (2009). Le deuxième outil porte sur les motivations à boire en contexte sportif avec l’Échelle des Motivations Sportives à consommer de l’Alcool (EMSA) qui correspond à la version française de l’Athlete Drinking Scale (ADS) de Martens et al. (2005). Les analyses factorielles exploratoires et confirmatoires ont été réalisées auprès de 630 étudiants avec parmi eux 558 étudiants sportifs. Les résultats obtenus attestent d’une fidélité et d’une validité satisfaisante et retrouvent la structure factorielle des outils originaux tout en appuyant les qualités psychométriques du QMB et de l’EMSA pour leur utilisation en contexte général et sportif. De plus, l’étude des liens entre ces questionnaires et la consommation d’alcool fournit des éléments pour des réflexions cliniques et de recherche dans ce domaine
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».