Reconstruction of a Caregiver Burden Scale: Identifying Culturally Sensitive Items in Saudi Arabia
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Le Montgomery Borgatta Caregiver Burden Scale, une échelle fréquemment utilisée aux États-Unis, a été adapté au contexte de l’Arabie Saoudite. En vue de produire une version de cette échelle qui soit compatible avec la culture arabe, des entretiens semi-structurés ont été menés auprès d’un échantillon de convenance de 20 aidants familiaux saoudiens. La version arabe de l’échelle a été administrée, et les participants ont été invités à donner leurs commentaires sur la pertinence des questions portant sur le construit du fardeau de l’aidant. Deux méthodes constructivistes associées à la théorie des construits personnels ont été utilisées, soit la technique de la grille-répertoire et la procédure d’échelonnage. Les rapports d’entretiens ont servi à évaluer le contenu des questions et du construit associé au fardeau de l’aidant. Nos résultats indiquent que les méthodes constructivistes peuvent être très utiles pour affiner des construits et des instruments quantitatifs. Ces stratégies ont une bonne faisabilité même dans les cas où l’on dispose de peu d’indices sur le construit étudié dans un milieu culturel donné, et permettent d’approfondir nos connaissances sur les variations interculturelles de différentes versions de l’échelle.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
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".