Éléments de validité à propos d’un instrument mesurant le climat relationnel perçu par des étudiants et étudiantes universitaires à distance1
Notice bibliographique
Résumé
Le questionnaire Climat relationnel des études à l’Université (CREU) (Genoud, 2008) a été adapté en français et en allemand et intitulé Climat relationnel des études à distance (CRED). Une analyse factorielle confirmatoire (n = 223) soutient la structure du CRED en quatre sous-échelles. D’autres éléments de validité sont fournis par des coefficients de cohérence interne et par la comparaison avec les résultats antérieurs obtenus par Genoud (2008). Toutefois, une faible invariance de mesure entre les échantillons (francophones et germanophones) et des indices d’ajustement parfois insuffisants, en particulier pour la version allemande, invitent à la nuance. La validité de critère est étayée par des liens significatifs positifs entre le sentiment d’auto-efficacité, la persévérance et la qualité perçue du climat relationnel (CRED). Des liens négatifs ont été trouvés entre le CRED et la propension à l’ennui (SBPS). Aucun lien n’apparait entre le climat relationnel et les performances (notes).
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 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 | 0,050 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».