Processus d’élaboration et de validation de l’échelle de la motivation en éducation physique et à la santé (ÉMÉPS) auprès d’étudiants du postsecondaire
Bibliographic record
Abstract
La littérature compte de nombreux instruments permettant de mesurer la motivation à l’égard des activités physiques et des sports pratiqués dans le cadre des cours d’éducation physique et à la santé (ÉPS). Toutefois, rares sont ceux qui visent la motivation à l’égard des cours d’ÉPS. Pour lutter contre les effets indésirables de l’inactivité physique, des enseignants d’ÉPS mettent sur pied diverses stratégies d’enseignement et d’évaluation. Dans ce contexte, un instrument mesurant la motivation en ÉPS pourrait contribuer à évaluer l’efficacité des stratégies mises en place. La présente étude rapporte le processus d’élaboration et de validation d’un tel instrument auprès d’étudiants francophones du postsecondaire, incluant une version préintervention et une version postintervention. Les résultats indiquent de bonnes qualités psychométriques pour l’instrument élaboré. Ils sont analysés en fonction des prospectives de l’instrument et des besoins qui ont justifié sa conduite.
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 | 0.106 | 0.135 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| 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".