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Record W2283921088 · doi:10.1177/070674370905400307

Effet du formulaire de consentement verbal sur le taux de participation à un sondage téléphonique

2009· article· fr· W2283921088 on OpenAlexaffvenue
Christian Jacques, Robert Ladouceur, Lucie Baillargeon, Patricia-Maude Fournier

Bibliographic record

VenueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSurvey Methodology and Nonresponse
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsInformed consentPsychologyEthics committeeTelephone interviewTelephone surveyMedical educationPolitical scienceSociologyBusinessMedicineSocial sciencePublic administrationAlternative medicineMarketing

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objectif: Cette étude a pour but d'évaluer l'effet du formulaire de consentement sur le taux de participation à un sondage téléphonique portant sur les jeux de hasard et d'argent. Méthode: Quatre conditions comportant chacune un formulaire de consentement différent ont été testées. Dans la première condition, le formulaire de consentement satisfait globalement aux exigences des comités d'éthique universitaires, alors que les deuxième et troisième conditions excluent certains éléments. Enfin, le formulaire de consentement de la quatrième condition correspond à l'introduction généralement utilisée par les firmes de sondage privées. Résultats: Les résultats montrent que peu importe l'allègement du formulaire exigé par les comités d'éthique universitaire, le texte d'introduction des firmes privées permet d'obtenir le meilleur taux de participation. Par contre, les participants ayant reçu une introduction similaire à celle employée par les firmes de sondage auraient souhaité être mieux informés en début d'entrevue. Conclusion: La discussion soulève la délicate position dans laquelle se trouve la recherche universitaire, qui veut à la fois satisfaire aux exigences éthiques et réaliser des recherches valides et représentatives.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.026
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.683
Threshold uncertainty score0.985

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0260.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.095
GPT teacher head0.370
Teacher spread0.275 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2009
Admission routes2
Has abstractyes

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