Supplemental Material for Validation française de l’Inventaire d’attitudes envers le recours aux services de santé mentale
Bibliographic record
Abstract
française de l'Inventaire d'Attitudes envers le Recours aux Services de Santé Mentale (IARSSM) Note : Les items inversés sont indiqués par un astérisque.Le facteur théorique d'appartenance est indiqué à l'aide d'un code (OUV = ouverture psychologique ; PROP = propension à l'action ; STIG = indifférence à la stigmatisation).Consigne.Plusieurs affirmations sont présentées ci-dessous, vous devrez indiquer à quel point vous êtes d'accord ou en désaccord avec elles.Le terme professionnel y est employé à plusieurs reprises.Ce terme réfère aux individus qui ont été formés pour s'occuper des problèmes de santé mentale (psychologues, psychiatres, médecins de famille etc.).L'expression problèmes psychologiques renvoie aux raisons pouvant amener quelqu'un à consulter un professionnel.Des expressions comme problèmes de santé mentale, problèmes affectifs, troubles mentaux et difficultés personnelles sont similaires.Pour chaque proposition, indiquez à quel point vous êtes d'accord ou non en entourant un chiffre de 0 à 4 sachant que 0 = en désaccord, 1 = plutôt en désaccord, 2 = indécis, 3 = plutôt d'accord et 4 = d'accord Items
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 | 0.020 | 0.108 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.255 | 0.078 |
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".