Réévaluation des propriétés psychométriques et d’invariance des items contribuant à la version française de l’échelle Strength of Motivation for Medical Studies (SMMS)
Bibliographic record
Abstract
L’Échelle de mesure de la force de motivation pour les études médicales (version française de Strength of Motivation for Medical Studies [SMMS]) comporte 16 items et sa version abrégée, 15 items (SMMS-R). Elles ont toutes deux fait l’objet d’analyses structurales aux Pays-Bas et en France. Toutefois, ces précédents travaux présentaient plusieurs fragilités méthodologiques. Menée auprès de 410 étudiants de seconde et troisième années de formation médicale, cette étude, appuyée sur une méthodologie rigoureuse, concerne les propriétés structurales de l’échelle, une mesure d’invariance et la recherche de différences liées au genre. Une matrice de corrélation polychorique a été exploitée pour des analyses factorielles exploratoires et confirmatoires en utilisant comme estimateur la méthode des moindres carrés pondérés avec un ajustement sur la moyenne et la variance. La mesure d’invariance a été conduite par une analyse factorielle confirmatoire multigroupe. Les différences liées au genre ont été explorées statistiquement. Les résultats valident un nouveau modèle structural à trois facteurs (acceptation de sacrifices, opiniâtreté, capacité d’engagement) pour la version française de l’échelle. La mesure d’invariance montre que l’interaction item/facteur n’est pas influencée par le genre. Enfin, l’analyse révèle que la force de motivation est pareillement exprimée par les étudiantes et les étudiants.
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 | 0.053 | 0.098 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".