Échelle de santé psychologique adaptée et validée au contexte doctoral
Bibliographic record
Abstract
Malgré le nombre grandissant d’études sur la santé psychologique des doctorants, l’intérêt semble surtout axé sur leur détresse psychologique. Ceci peut s’expliquer par le manque d’outils contextualisés au travail doctoral pour mesurer à la fois la détresse et le bien-être psychologiques, deux aspects indissociables de la santé psychologique. Or, un tel outil apparaît essentiel pour les futures recherches empiriques qui tenteront, par exemple, d’éclairer les prédicteurs et les conséquences de ce construit. La présente étude visait donc à adapter une échelle existante de santé psychologique au travail (Gilbert et al., 2011) en version courte et contextualisée au doctorat et à examiner ses qualités psychométriques. Quatre indicateurs de la validité de construit (exploratoire, confirmatoire, convergente et prédictive) et deux indicateurs de fidélité (cohérence interne et stabilité temporelle) ont été examinés sur deux échantillons de 380 et 377 doctorants. Une courte échelle unidimensionnelle à huit items (quatre items mesurant le pôle de la détresse et quatre items mesurant le pôle du bien-être) présentant de bonnes qualités psychométriques a été obtenue, justifiant son utilisation dans des études ultérieures.
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 | 0.059 | 0.143 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
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".