Validation québécoise et élaboration de la forme auto-révélée du Health-Sickness Rating Scale
Notice bibliographique
Résumé
Le Health-Sickness Rating Scale (HSRS; Luborsky, 1962) permet d’évaluer empiriquement la santé mentale. Plusieurs recherches ont permit d’établir ses qualités psychométriques (Armelius, Gerin, Luborsky & Alexander, 1991; Luborsky, 1962, 1975;Luborsky & Bachrach, 1974; Harty, Cerney, Colson, Coyne, Frieswyk, Johnson &Mortimer, 1981). Cette recherche se divise en deux parties. Dans la première, elle vise une traduction du HSRS, une évaluation de sa validité et de sa fidélité interjuges auprès d’intervenants québécois en santé mentale ainsi qu’une nouvelle validation internationale de l’instrument. Trente et un professionnels ont participé à cette partie de l’étude. Les résultats montrent une fidélité interjuges forte (ICC de 0.78) entre l’ensemble des intervenants québécois, une validité concurrente très forte (ICC de 0.97). Le nouvel indice de validité internationale calculé auprès des professionnels de quatre pays (Etats-Unis, France, Québec et Suisse) est également très fort (ICC de 0.98). La deuxième partie de cette recherche vise l’élaboration et la validation la forme auto-révélée du HSRS. Trente-cinq sujets ont participé à l’étude. Les résultats indiquent une corrélation forte (ICC de 0.79) entre la forme auto-révélée du HSRS et la version originale. La fidélité interjuges est également élevée (ICC de 0.83).
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 | 0,037 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».