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Record W4396781321 · doi:10.1016/j.jeph.2024.202421

CO7.2 - Validation de l'EMoWI (« Ecological Momentary Wellbeing Instrument ») pour l’évaluation longitudinale intensive du bien-être instantané

2024· article· fr· W4396781321 on OpenAlexaffabout
Marie Buzzi, Grégory Moullec, Yan Kestens, Lætitia Minary, Jennifer O’Loughlin, borde thierry, Benoît Lalloué, Nelly Agrinier, Jonathan Epstein

Bibliographic record

VenueJournal of Epidemiology and Population Health · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicClimate Change and Health Impacts
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsValuation (finance)ForestryGeographyEconomics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les expériences affectives et cognitives instantanées, telles que le sentiment de bien-être, diffèrent généralement de leur perception rétrospective par les individus. Au vu de la nature rapidement évolutive du bien-être et de ses conséquences possibles sur la santé, il semble ainsi nécessaire de dépasser le cadre habituel des mesures rétrospectives de la santé perçue et de se tourner vers des méthodes d'évaluation plus fiables et plus précises, telles que l'évaluation écologique instantanée. Afin de combler le manque d'instruments validés pour cette méthodologie, nous avons développé l'EMoWI (« Ecological Momentary Wellbeing Instrument »), échelle numérique et picturale à huit items permettant de mesurer le niveau de bien-être individuel instantané. Une évaluation transversale préliminaire des propriétés psychométriques de l'EMoWI dans ses versions anglophone et francophone a été réalisée auprès de deux échantillons d'adolescents Français et Canadiens respectivement, et a montré des résultats satisfaisants. La présente étude visait à évaluer les propriétés psychométriques de l'EMoWI en contexte réel d’évaluation écologique instantanée dans un échantillon d'adultes canadiens issu de la cohorte COHESION, et de proposer un cadre de validation psychométriques pour les échelles de mesure conçues pour une utilisation instantanée. Les participants de la cohorte COHESION volontaires ont pu compléter l'EMoWI 3 fois par jour sur une durée de 10 jours. Nous avons employé une modélisation bayésienne multiniveaux de théorie de réponse à l'item afin d'examiner les propriétés de difficulté et de discrimination des huit items. La théorie classique des tests a ensuite été mobilisée afin d’évaluer la dimensionnalité, la fiabilité et la validité de l'échelle de manière transversale, et des modèles autorégressifs à deux (observations/sujets) puis trois niveaux (observations/jours/sujets) ont été construits afin de décomposer la variance observée. Enfin, nous avons examiné la validité discriminante de l’échelle au moyen de « mixed-effects » location scale models, afin d’évaluer l'effet de variables explicatives sur le niveau moyen et la variabilité du niveau de bien-être instantané. Parmi les 298 participants, l'analyse bayésienne selon la théorie de réponse à l'item a montré des propriétés de difficulté et de discrimination satisfaisantes pour les huit items de l’échelle, et a permis de confirmer l'adéquation du recodage des modalités de réponses issu de la précédente étude de validation. La dimensionnalité, la fiabilité, et la validité transversale étaient satisfaisantes, et l'analyse de décomposition de la variance a montré une variabilité intra-journalière et intra-individuelle significative. L'EMoWI est un instrument valide et fiable pour mesurer le bien-être instantané des individus, tant dans sa version anglophone que sa version francophone. Son utilisation en pratique pourrait contribuer à une meilleure compréhension des associations dynamiques entre le niveau de bien-être et l'environnement sociogéographique des individus, et ainsi participer à la mise en œuvre d'interventions écologiques instantanées dans le champ de la santé mentale dans le cadre d'études internationales. Ce travail constitue par ailleurs un premier exemple de validation des propriétés psychométriques d'un instrument de mesure destiné à l’évaluation écologique instantané.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.010
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.223
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.160
GPT teacher head0.403
Teacher spread0.243 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes2
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