Validation en langue française de l’instrument Infant Behavior Questionnaire (IBQ) à trois mois de vie de l’enfant
Bibliographic record
Abstract
L’allaitement maternel est reconnu comme l’aliment par excellence pour la santé de la mère et de l’enfant. Le tempérament de l’enfant est l’un des facteurs qui peuvent expliquer la poursuite de l’allaitement. Peu d’instruments sont disponibles en français pour mesurer ce facteur. L’objectif de l’étude est de présenter et valider la traduction française de l’échelle Infant Behavior Questionnaire (IBQ). L’échantillon est constitué de 193 femmes primipares ou multipares ayant accouché dans une maternité parisienne. Le questionnaire sur le tempérament de l’enfant a été envoyé par voie postale trois mois après l’accouchement. Le même questionnaire a été envoyé à un sous-échantillon de 30 femmes 15 jours plus tard. Des analyses ont été réalisées pour évaluer la stabilité temporelle, l’homogénéité interne, la validité de construit et prédictive. Les différents résultats tendent à montrer une validité satisfaisante de la version française de l’échelle. Cette première validation en langue française de l’instrument IBQ mérite d’être poursuivie afin de confirmer la structure factorielle de l’échelle et de participer ainsi aux études visant à soutenir les mères dans leur projet d’allaitement.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.061 | 0.078 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".