Propriétés psychométriques de questionnaires français sur les croyances après une agression sexuelle
Bibliographic record
Abstract
Les personnes ayant vécu une agression sexuelle (AS) risquent de développer des symptômes de trouble de stress post-traumatique (TSPT), incluant des cognitions post traumatiques négatives comme le blâme de soi. À ce jour, aucun questionnaire ne mesurant ces éléments après une AS n’a été traduit ni adapté en français. Cette étude visait à traduire, adapter et documenter des qualités psychométriques des versions francophones de la Posttraumatic Maladaptive Beliefs Scale (PMBS) et du Rape Attribution Questionnaire (RAQ) chez cette population. Par l’envoi de courriels aux membres de l’Université Laval et d’annonces publiées sur Facebook, 440 adultes ayant vécu une AS ont été recrutés. Des questionnaires sociodémographiques et cliniques, la PMBS, le RAQ et six autres sur les symptômes de TSPT, la dépression, l’anxiété et le sommeil ont été remplis. La PMBS et le RAQ ont été complétés à nouveau après une semaine. Les propriétés psychométriques du RAQ et de la PMBS, soit la validité de construit, la cohérence interne et la fidélité test-retest, en général, sont bonnes. Les résultats montrent que les versions francophones des deux questionnaires mesurent les cognitions post-traumatiques et le blâme de soi après une AS et pourront être utilisés en clinique.
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 | 0.016 | 0.036 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".