Traduction et évaluation psychométrique préliminaire des échelles de préjugés traditionnels et modernes envers les Autochtones
Notice bibliographique
Résumé
Contexte : Les programmes de la santé innovent pour bonifier l’enseignement des réalités autochtones aux étudiants allochtones. Il n’existe toutefois pas d’échelle validée en français pour évaluer l’effet de ces interventions sur les préjugés à l’égard des autochtones. But : Cet article présente le processus de traduction en français et une évaluation psychométrique préliminaire des Old-Fashioned et Modern Prejudiced Attitudes Toward Aboriginals Scales (O-PATAS et M-PATAS). Méthodes : Trente étudiants en médecine ont complété les versions originales (VO) et traduites (VF) et 78 étudiants additionnels ont complété la VF. L’alpha (α) de Cronbach et l’oméga (ω) de McDonald ont servi à évaluer la fidélité des scores des échelles. La validité concomitante a été testée à l’aide de corrélations intra-classes et de test-t pairés. La validité de construit a été explorée à l’aide d’une analyse factorielle à deux facteurs. Résultats : La fidélité des échelles VF est acceptable et comparable à celle trouvée dans les VO (α ≥ 0,81, ω ≥ 0,85). La validité concomitante des VF est soutenue par l’absence de différence entre les scores en VO et en VF ( p ≥ 0,2) et la forte corrélation intra-classe entre les scores ( r ≥ 0,80, p < 0,001). Le modèle d’analyse factorielle n’a pas reproduit la structure attendue, probablement à cause du manque de puissance de l’étude. Conclusion : Cette étude présente une VF des échelles M-PATAS et O-PATAS ayant des propriétés psychométriques préliminaires comparables aux échelles dans leur VO. L’utilisation à plus grande échelle de ces outils permettra d’évaluer leurs dimensionnalités en contexte francophone canadien.
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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».