Développement et validation d'un questionnaire de la prise de décision dans le champ d'assurance
Bibliographic record
Abstract
Le questionnaire de la prise de décision dans le champ d’assurance (IDMQ) a été conçu pour valider un instrument de mesure permettant d’évaluer la prise de décision dans le champ d’assurance, sur la base de scénarios et d’échelles, et prenant en compte les différences interculturelles. Dans un premier temps, nous avons analysé les réponses de 42 participants français (N = 22) et sénégalais (N = 19) ayant répondu via Internet aux 75 items (Prétest). Après avoir effectué une analyse exploratoire sur 101 Français (N = 54) et Sénégalais (N = 48) et un test-retest sur 33 Français (N = 17) et Sénégalais (N = 16), les résultats présentent une validité interne temporelle satisfaisante, et sont proches de ceux obtenus par Jafarkarimi, et al. (2017). Nous avons désormais un instrument de mesure en langue française présentant différentes mises en situation réelles, ayant des qua- lités psychométriques acceptables permettant d’évaluer la prise de décision dans le champ d’assurance.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".