Validation de la version française de l’échelle multidimensionnelle des conduites de négligence parentale
Bibliographic record
Abstract
Objectif: La mesure de la négligence parentale pose de nombreux défis et il existe encore peu d’outil capable de la documenter auprès des parents. L’étude vise à documenter les propriétés psychométriques de la traduction française de la version brève de l’Échelle multidimensionnelle des conduites de négligence parentale dans la population générale. Méthode: Cette étude utilise les données d’une enquête téléphonique réalisée auprès d’un échantillon représentatif de 3584 mères et 1202 pères d’enfants âgés entre 6 mois-4 ans, 5-9 ans et 10-15 ans. Des liens sont établis entre la négligence et plusieurs autres facteurs connus pour leurs liens avec la problématique, dont les conduites parentales à caractère violent, le stress lié au tempérament perçu difficile de l’enfant et à la conciliation travail-famille, la consommation d’alcool et de drogues, les symptômes de dépression, la pauvreté, et le soutien social. Résultats: Les analyses factorielles exploratoires montrent la présence de diverses dimensions de la négligence concernant les besoins affectifs/cognitifs, physiques (soins de base) et de supervision des enfants. Bien que les dimensions soient étroitement associées aux facteurs de vulnérabilité psychosociale des enfants et des familles, les coefficients de cohérence interne sont faibles, variant entre 0,20 et 0,64. Conclusion: Des recommandations sont émises pour améliorer la mesure dans la population générale, et notamment la dimension de supervision parentale qui pose des défis particuliers.
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 | 0.128 | 0.239 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".