Notice bibliographique
Résumé
Abstract This is the new edition of the highly successful practical guide for clinicians developing tools to measure subjective states, attitudes or non-tangible outcomes in their patients. It is widely used by people from many disciplines, who have only a limited knowledge of statistics. This thoroughly updated edition of Health Measurement Scales, Third Edition gives more details on cognitive requirements in answering questions, and how this influences scale development. There is now an expanded discussion of generalizability theory, a completely revised chapter on Item Response Theory and many revisions are included, based on the latest research findings. These features combine to provide the most up-to-date guide to measuring scale development available. It synthesizes the theory of scale construction with practical advice, culled from the literature and the authors’ experience, about how to develop and validate measurement scales to be used in the health sciences. The theory goes into issues of reliability, generalizability theory, validity, the measurement of change, the cognitive requirements of answering questions, and item response theory. Practical issues cover devising the items, biases that may affect the responses, pre-testing and weeding out poorly performing items, combining items into scales, setting cut points, and the practical issues of using scales in various ways, such as face-to-face interviews; mailed or telephone-administered surveys; and over the internet. One chapter also discusses some of the ethical issues that scale developers and users should be aware of. Appendices lead the reader to other readings; sources of already developed scales and items; and a very brief introduction to exploratory and confirmatory factor analysis.
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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 | 0,013 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,074 | 0,028 |
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 ».