FROM BRAZIL TO CANADA: TRANSLATION AND CROSS-CULTURAL ADAPTATION OF AN APP FOR BREASTFEEDING PREMATURE BABIES
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective: Translating and culturally adapting the AmamentaCoach app, originally developed in Brazil, for use by mothers of premature babies in Canada, through international research collaboration. Method: This is applied research in the form of technological development, in which the World Health Organization's recommendations for the translation and cultural adaptation of instruments were taken into account. Five Canadian researchers who are experts in breastfeeding promotion evaluated the appearance, language, and content of the new version of the app. An 18-item instrument was used with Likert scale response options indicating the degree of agreement for each statement, where 1=Strongly Disagree, 2=Disagree, 3=Neutral, 4=Agree, and 5=Strongly Agree. Results: In the first round of evaluation, the total Content Validity Index (CVI-T) was 0.72, and 6 of the 18 items did not reach CVI-I ≥0.8. A total of 59 screens (74%) of the app were modified, especially in terms of language and the quality of the translation of the texts, reaching CVI-T=0.87 in the second round. Conclusion: The Breastfeeding Coach app showed expressions adjusted to Canadian reality, meaningful images, and new auxiliary resources specific to Canada. Changes in content and attenuations in the rhetorical textual pattern, prompted by cultural differences in the nurse-client relationship and the woman's role in these two different societies, sought consistency with the reality of breastfeeding practices in Canada.
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 | 0,009 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».