L'utilisation du PSYCa 3-6 pour l'évaluation indicative des difficultés psychologiques des jeunes enfants touchés par le séisme de janvier 2010 en Haïti
Bibliographic record
Abstract
Cet article décrit une recherche-action pour l’évaluation indicative des difficultés psychologiques des jeunes enfants et l’intérêt de l’utilisation du questionnaire PSYCa 3-6, après le séisme de 2010 en Haïti. L’enquête se situe dans trois quartiers de Port-au-Prince. Les évaluateurs ont été formés sur plusieurs jours à une bonne compréhension du questionnaire et à son administration standardisée. La passation s’est déroulée sur sept semaines du 7 novembre au 22 décembre 2011. Les 166 enfants participants à l’étude ont une moyenne d’âge de 58 mois. Nous avons retenu un seuil de difficultés psychologique défini à 9. En Haïti, 51,80 % des enfants ont un score de plus de 9 et 25 % des enfants ont score au dessus de 12. On constate un score plus élevé chez les garçons et dans le groupe des enfants les plus jeunes. Cette première utilisation du PSYCa 3-6 sur un terrain de catastrophe naturelle souligne sa capacité à discriminer les enfants les plus en difficultés, la bonne réception du questionnaire et sa possible utilisation par des non-professionnels en santé mentale sur des terrains de catastrophe humanitaire.
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 | 0.005 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".