Traduction et évaluation psychométrique préliminaire des échelles de préjugés traditionnels et modernes envers les Autochtones
Bibliographic record
Abstract
Contexte : Les programmes de la santé innovent pour bonifier l’enseignement des réalités autochtones aux étudiants allochtones. Il n’existe toutefois pas d’échelle validée en français pour évaluer l’effet de ces interventions sur les préjugés à l’égard des autochtones. But : Cet article présente le processus de traduction en français et une évaluation psychométrique préliminaire des Old-Fashioned et Modern Prejudiced Attitudes Toward Aboriginals Scales (O-PATAS et M-PATAS). Méthodes : Trente étudiants en médecine ont complété les versions originales (VO) et traduites (VF) et 78 étudiants additionnels ont complété la VF. L’alpha (α) de Cronbach et l’oméga (ω) de McDonald ont servi à évaluer la fidélité des scores des échelles. La validité concomitante a été testée à l’aide de corrélations intra-classes et de test-t pairés. La validité de construit a été explorée à l’aide d’une analyse factorielle à deux facteurs. Résultats : La fidélité des échelles VF est acceptable et comparable à celle trouvée dans les VO (α ≥ 0,81, ω ≥ 0,85). La validité concomitante des VF est soutenue par l’absence de différence entre les scores en VO et en VF ( p ≥ 0,2) et la forte corrélation intra-classe entre les scores ( r ≥ 0,80, p < 0,001). Le modèle d’analyse factorielle n’a pas reproduit la structure attendue, probablement à cause du manque de puissance de l’étude. Conclusion : Cette étude présente une VF des échelles M-PATAS et O-PATAS ayant des propriétés psychométriques préliminaires comparables aux échelles dans leur VO. L’utilisation à plus grande échelle de ces outils permettra d’évaluer leurs dimensionnalités en contexte francophone canadien.
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 | 0.004 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| 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 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".