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Record W2945309688 · doi:10.7202/1059173ar

Évaluer la résilience des étudiants en santé en France : adaptation et mesure de l’invariance de l’échelle CD-RISC 10

2019· article· fr· W2945309688 on OpenAlexvenueno aff
Gilles Guihard, Audrey Morice-Ramat, Laurent Deumier, Lionel Goronflot, Brigitte Alliot‐Licht, Ludivine Bouton-Kelly

Bibliographic record

VenueMesure et évaluation en éducation · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicResilience and Mental Health
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La résilience correspond à la manifestation de signes psychophysiologiques positifs chez un individu évoluant dans un environnement stressant. L’échelle abrégée de Connor et Davidson (CD-RISC 10) en permet une estimation fiable et rapide. Une version française n’existant pas, nos objectifs ont consisté à produire cette version, à en analyser les propriétés psychométriques et à en tester l’invariance dans différents échantillons. Le projet a impliqué les étudiants inscrits en santé à l’Université de Nantes. Nous avons exploité 1347 réponses provenant d’étudiants inscrits en première année commune aux études de santé (PACES), d’étudiants en odontologie et en médecine ainsi que d’internes de médecine générale. Les analyses ont confirmé la structure unidimensionnelle. Les indicateurs de consistance interne et de stabilité temporelle étaient acceptables. La validité convergente était seulement satisfaite pour les internes de médecine générale. L’analyse a montré que l’invariance selon le genre ou le curriculum était acceptable au niveau métrique/ faible. Le niveau d’invariance scalaire/fort selon le genre n’a été satisfait que chez les étudiants en PACES et les internes. Une invariance partielle a été proposée en fonction du genre pour les étudiants en médecine et en odontologie. Nos résultats indiquent que l’échelle CD-RISC 10 peut être utilisée pour évaluer la résilience d’étudiants en santé en France, dès lors qu’une mesure d’invariance accompagne les analyses statistiques.

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)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.742
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0260.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.003

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 head0.043
GPT teacher head0.427
Teacher spread0.384 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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

Citations6
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

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