Élaboration et validation de l’Échelle de perception d’un centre d’aide en français du postsecondaire (ÉPCAFP)
Bibliographic record
Abstract
Des enseignants du postsecondaire constatent que de nombreux étudiants qui pourraient bénéficier du soutien des centres d’aide disciplinaires de leur établissement pour réussir leurs cours ne s’y présentent pas. Des moyens de motiver les étudiants à utiliser ces services sont en développement et devront être évalués. Cet article présente le processus d’élaboration et de validation de l’Échelle de perception d’un centre d’aide en français du postsecondaire (ÉPCAFP). L’instrument comporte trois sous-échelles (intérêt, utilité et contrôlabilité). Des collégiens (n = 1324) provenant de quatre cégeps du Québec ont participé à son évaluation. Les analyses factorielles exploratoire et confirmatoire révèlent une structure qui distingue bien les dix items de l’échelle en fonction des trois dimensions conceptuelles représentant les sous-échelles. De plus, les résultats sont satisfaisants quant à la consistance interne, la validité discriminante ainsi que la validité critériée de l’instrument. Les résultats de cette étude sont discutés en fonction de la problématique ayant justifié sa conduite. Mots-clés : perception, centre d’aide en français (CAF), motivation, échelle de mesure, validation
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 | 0.037 | 0.067 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".