Développement et validation de contenu de l’échelle d’impact des problèmes actuels de comportement (IMPAC)
Bibliographic record
Abstract
L’échelle d’impact des problèmes actuels de comportement (IMPAC) est un outil visant à mesurer l’impact des comportements problématiques chez les personnes ayant subi une lésion cérébrale acquise. Cette mesure évalue l’impact des comportements sur la personne cérébrolésée et son entourage selon cinq dimensions : les relations significatives, l’intégrité psychologique, l’accès aux services, l’intégrité physique et les interventions dispensées. Mis au point par des intervenants spécialisés en trouble du comportement chez la clientèle cérébrolésée, cet outil a fait l’objet d’une série de trois études de validation de contenu. Celles-ci ont été menées auprès d’experts et de professionnels du réseau de la réadaptation en déficience physique. Les résultats ont démontré que l’échelle IMPAC possède une validité de contenu satisfaisante, c’est-à-dire que les dimensions ciblées et les niveaux d’impact décrits pour chacune d’elles reposent sur des critères clairement définis et reconnus comme tels par les experts. L’échelle IMPAC constitue donc un instrument potentiellement utile pour les cliniciens qui souhaitent évaluer de manière objective l’impact des comportements problématiques d’un usager, et ainsi contribuer à guider les interventions prioritaires et à éclairer les décisions d’orientation vers des ressources d’hébergement ou des services spécialisés.
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 | 0.105 | 0.239 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.005 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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".