Effet du formulaire de consentement verbal sur le taux de participation à un sondage téléphonique
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.030 | 0.217 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.002 |
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".