Validation de la version francophone de l’Échelle d’Effort Physique
Notice bibliographique
Résumé
Objectif : Pour mieux expliquer l’engagement dans l’activité physique, la Physical Effort Scale (PES) a récemment été développée. L’objectif de la présente étude était de valider la version francophone de cette échelle (PES-FR). Méthodologie : Après traduction de l’échelle originale, la validité structurelle et de construit de la PES-FR a été examinée dans un échantillon de 362 étudiants canadiens francophones (62 % de femmes, M âge = 20 ans). La stabilité temporelle de l’échelle a été testée dans un second échantillon ( n = 101, 79 % de femmes, M âge = 21 ans) ayant complété deux fois le questionnaire avec sept jours d’écart. Résultats : La structure en deux facteurs de la PES-FR a été soutenue, avec une dimension d’approche et une dimension d’évitement. Les deux sous-échelles présentent une cohérence interne élevée (α = 0,86 pour l’approche et α = 0,89 pour l’évitement). La validité convergente et la validité discriminante ont été confirmées par des corrélations entre l’approche et l’évitement avec plusieurs variables motivationnelles. La validité concurrente de l’échelle a été soutenue par des associations entre le niveau habituel d’activité physique et les tendances d’approche ( r = 0,35) et d’évitement ( r = −0,21). La stabilité temporelle a aussi été confirmée dans le second échantillon. Conclusions : La PES-FR est un outil fiable et valide pour mesurer les différences individuelles dans l’évaluation de l’effort physique. Les implications pratiques sont discutées au regard des enjeux de promotion de l’activité physique.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».