TRADUÇÃO E ADAPTAÇÃO TRANSCULTURAL DA FERRAMENTA KNOWLEDGE TRANSLATION PLANNING TEMPLATE PARA O CONTEXTO BRASILEIRO
Notice bibliographique
Résumé
RESUMO Objetivo: realizar a tradução, adaptação transcultural e validar o conteúdo da Knowledge Translation Planning Template para língua portuguesa do Brasil. Método: estudo metodológico, que seguiu seis etapas: tradução inicial, síntese da tradução, retrotradução, comitê de juízes, pré-teste e aprovação da versão adaptada pela autora da ferramenta. No comitê de juízes a validade do conteúdo foi calculada por meio do Índice de Validade de Conteúdo e Kappa modificado. O pré-teste foi realizado com docentes e discentes de um programa de pós-graduação da Universidade Federal de Santa Catarina. Resultados: o processo de tradução e retrotradução da ferramenta não apresentou discrepâncias em termos de significado. O comitê foi composto por sete juízes que realizaram avaliação semântica, cultural, conceitual e realizaram apontamentos quanto à tradução do conteúdo. Nesta etapa, a validade de conteúdo apresentou valores excelentes de Índice de Validade de Conteúdo e Kappa modificado, com 0,99 e 0,816 respectivamente. A ferramenta foi testada com 30 docentes e discentes de pós-graduação, onde 90% dos respondentes consideraram a ferramenta suficientemente abrangente, e que todos os itens são relevantes ao propósito da ferramenta. Na última etapa, os documentos foram analisados em conjunto com a autora da ferramenta original e a versão final foi aprovada. Conclusão: o Modelo de Planejamento de Tradução do Conhecimento é resultado de um processo criterioso de tradução, adaptação transcultural e validação de conteúdo da ferramenta. Isso gerou uma ferramenta aplicável e compreendida pelo público-alvo, a qual apresenta consistência na equivalência da tradução e adaptação transcultural para o Brasil.
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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 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».