Notice bibliographique
Résumé
The McGill Pain Questionnaire (MPQ), developed by Melzack (1987) , is a self-report rating scale intended to quantify the severity of pain a person may be experiencing. The main instrument is composed of 20 subcategories in which the subject is asked to describe his or her pain by choosing, from a list of several, single-word verbal pain descriptors (1 to 5) for each subcategory. The descriptors (76) encompass 4 major domains: (1) sensory, (2) affective, (3) evaluative, and (4) miscellaneous ( Melzack, 2005 ). The descriptors in each subcategory are of a hierarchical design such that they are ranked in value relative to their position in the word set. For example, the person may choose either (1) jumping, (2) flashing, or (3) shooting to describe spatial pain. A subsequent section of the measure includes an exploration of items that may exacerbate pain (20 choices) such as heat, cold, damp, or stimulants (coffee), as well as a 6-item section similar to the first to further describe the client’s pain. The total score is termed the Pain Rating Index (PRI) and ranges from 0 to 78, with higher scores associated with more pain. Scoring also provides for a unique Present Pain Index (PPI), which measures overall pain intensity drawn from six indicators ( Strand, Ljunggren, Bogen, Ask, & Johnsen, 2008 ). A short form (MPQ-SF) derived from the original is also available, which consists of only 15 descriptors of pain, 11 from the sensory and 4 from the affective categories ( Strand et al., 2008 ). The MPQ can be completed in less than 30 minutes with higher scores suggestive of more pain.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,108 | 0,036 |
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 ».