Une analyse des propriétés de l’échelle de mesure des manifestations du bien-être psychologique auprès d’étudiants français inscrits en première année d’études de santé et en odontologie1
Bibliographic record
Abstract
L’évaluation du bien-être des étudiants fait l’objet de nombreuses recherches de la part des universités. Toutefois, il existe peu de données concernant la mesure du bien-être chez des étudiants inscrits en formation de santé en France. Ici, les propriétés de l’échelle de mesure de la manifestation du bien-être psychologique (EMMBEP) ont été réanalysées dans trois échantillons d’étudiants inscrits en formation de santé. Les résultats ont montré que 23 items contribuaient à la mesure du bien-être. Ces items reflétaient une structure à trois facteurs. L’échelle et ses facteurs présentaient une très bonne cohérence interne et était invariante selon le sexe ou la formation académique. En conclusion, ce travail fournit de bons arguments pour considérer l’EMMBEP23 comme un instrument de mesure fidèle et satisfaisant plusieurs critères de validité de construit. Par ailleurs, il suggère que la structure du bien-être a évolué ; les causes de ce changement sont discutées.
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 | 0.022 | 0.047 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".