Traduction et étude de validation de la version française du « Sexual Self Esteem Inventory-Women-Short Form, SSEI-W-SF » (IESS-F-VC)
Bibliographic record
Abstract
Résumé Objectif L’inventaire de l’estime de soi sexuelle pour les femmes (SSEI-W-SF) est un inventaire anglophone créé par Paula Doyle Zeanah (école de médecine de l’université d’État de la Louisiane) et J. Conrad Schwarz (université du Connecticut). Il s’agit de la version abrégée du SSEI-W. Cet inventaire a été développé pour évaluer les réactions affectives aux auto-évaluations de la sexualité. L’objet de cet article est de mettre au point une version française de l’inventaire SSEI-W-SF (IESS-F-VC) et d’effectuer une première étude de validation. Méthode Dans le cadre de notre troisième étude, nous avions soumis un questionnaire contenant quatre échelles à un échantillon de 850 femmes francophones « tout-venant » (Belgique, France, Canada) : la version française du SSEI-W-SF, la version française du MBSQR-AS ( Multidimensional Body Self Questionnaire Relations-Appearance Scales ) réalisée par Untas, Koleck, Rascle & Borteyrou (2009), une version française de l’échelle de l’estime corporelle (BES), et la version française du SATAQ (Sociocultural Attitudes Towards Appearance Questionnaire) réalisée par Rousseau, Valls & Chabrol (2010). Pour cette recherche de validation d’échelle, nous avons mesuré la cohérence interne de ces différentes échelles par le coefficient alpha de Cronbach. La validité interne du SSEI-W-SF a été déterminée grâce à une analyse en composantes principales, une analyse du Scree Plot confirmée par l’analyse parallèle, ainsi que par une analyse du tableau des matrices des composantes. Résultats et conclusion La valeur du coefficient alpha de Cronbach était de 0,82 pour le SSEI-W-SF. Les coefficients de corrélation entre le score à l’échelle SSEI-W-SF et le score aux autres échelles de référence sont significatifs à p < .01 : SSEI-W-SF et MBSRQ-AE subscale : 0,58 ; SSEI-W-SF et MBSRQ-BAS subscale : 0,54 ; SSEI-W-SF et BES scale : 0,58 ; SSEI-W-SF et MBSRQ-OP subscale : −0,24 ; SSEI-W-SF et MBSRQ-SCW subscale : −0,21 ; SSEI-W-SF et SATAQ scale : −0,28. Les coefficients de corrélation entre le score à la sous-échelle MBSRQ-AO et le score à la SSEI-W-SF sont significatifs à p < 05 : 0,08. L’analyse en composantes principales de l’inventaire SSEI-W-SF, l’analyse du Scree Plot confirmée par l’analyse parallèle, ainsi que l’analyse du tableau des matrices des composantes ont permis de mettre en évidence une structure unidimensionnelle du SSEI-W-SF. La version française de cet inventaire présente donc des paramètres métrologiques satisfaisants, permettant de recommander son utilisation pour l’étude de l’estime de soi sexuelle chez la femme.
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 | 0.044 | 0.050 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".