Validation transculturelle du relationship scales questionnaire en français
Bibliographic record
Abstract
Le Relationship Scales Questionnaire ( RSQ ) développé par Griffin et Bartholomew (1994) est un autoquestionnaire de 30 items permettant d’évaluer la nature de l’attachement et de répartir les participants en quatre catégories d’attachement (sécure ou autonome, évitant ou détaché, préoccupé ou ambivalent, craintif ou désorganisé). Son utilisation dans un contexte culturel, sans l’avoir préalablement validé d’une manière rigoureuse, remet en question sa mesure et les modalités d’expression de l’attachement. Ainsi, l’objectif de cette étude est d’examiner la validation transculturelle de la version française du Relationship Scales Questionnaire ( RSQ ) dans le contexte togolais. Elle a porté sur 130 participants de 18 à 65 ans dont 30 sujets dépendants aux substances psychoactives, 30 de leurs frères et / ou soeurs asymptomatiques et 70 étudiants sans antécédents de problèmes additifs. A partir de l’analyse factorielle et de l’étude de l’homogénéité, les résultats confirment d’excellentes caractéristiques psychométriques du RSQ et valident son utilisation dans le contexte togolais. Cette échelle témoigne d’un intérêt capital pour la mesure de l’attachement au Togo et nécessiterait des études de validation plus élargies.
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 | 0.017 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".