Sources d’invalidité et d’erreur dans la traduction ou l’adaptation de tests : un état de la question
Bibliographic record
Abstract
La traduction ou l’adaptation d’épreuves pour tenir compte de la diversité culturelle et linguistique est de plus en plus fréquente. Différents facteurs expliquent cet engouement comme les impératifs économiques ou encore la complexité de bâtir une épreuve originale. Il est nécessaire de s’assurer que ces opérations de traduction ou d’adaptation se réalisent selon une méthode rigoureuse qui tient compte des principales menaces à la validité. En effet, les concepteurs d’épreuves doivent s’assurer de réduire le plus possible les biais qui pourraient affecter les différents sous-groupes ciblés par l’épreuve à administrer. Il existe peu de ressources francophones visant à présenter les menaces à la validité dans un tel contexte. L’objectif de ce texte est d’apporter une contribution afin de faire le point sur les pièges à éviter dans un contexte de traduction ou d’adaptation.
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 | 0.166 | 0.432 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.043 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.032 |
| Open science | 0.007 | 0.012 |
| Research integrity | 0.009 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".