Auto-efficacité perçue pour la pratique d'une activité physique: Adaptation et validation francophone du Exercise Confidence Survey.
Bibliographic record
Abstract
Le questionnaire Exercise Confidence Survey mesure l’auto-efficacité perçue pour la pratique d’une activité physique régulière. Sallis (1996) a identifié deux dimensions dans l’Exercise Confidence Survey : l’adhésion à l’activité physique (sticking to it) et le temps consacré à l’activité physique (making time for exercise). L’objectif de la présente étude est d’examiner les propriétés psychométriques de la version en langue française de ce questionnaire. La version française de l’Exercise Confidence Survey a été remplie par 293 participants. Une analyse factorielle confirmatoire indique que le modèle bifactoriel proposé par Sallis (1996) est acceptable, mais suggère un modèle bifactoriel plus parcimonieux dans lequel un item de chacune des deux dimensions proposées par Sallis mesurerait respectivement l’autre dimension du modèle. Enfin, l’auto-efficacité perçue est corrélée avec les trois autres composants du modèle transthéorique (MTT) : les stades motivationnels de changement, la balance décisionnelle et les processus de changement. La version en langue française du Questionnaire d’auto-efficacité perçue pour la pratique d’une activité physique présente une consistance interne satisfaisante et peut être utilisée de manière valide dans une population francophone.
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 | 0.015 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".