Le Questionnaire d’anxiété évaluative scolaire (QAES) : l’adaptation française d’une échelle courte destinée aux jeunes
Bibliographic record
Abstract
Les instruments de mesure de l’anxiété évaluative scolaire ont généralement été validés à partir de populations anglophones. En outre, ces instruments sont généralement longs, ce qui complexifie leur administration en contexte scolaire. S’appuyant sur la Children’s Test Anxiety Scale (CTAS, 2004), une adaptation française intitulée Questionnaire d’anxiété évaluative scolaire (QAES) a d’abord été produite, suivie de sa version courte, le Questionnaire d’anxiété évaluative scolaire-Courte (QAES-C). Deux études complémentaires comprenant respectivement 1 212 et 387 élèves québécois ont examiné les qualités psychométriques du QAES-C. Les résultats d’analyses factorielles exploratoires (étude 1) et confirmatoires (étude 2) ont révélé une structure reflétant les trois composantes de l’anxiété évaluative scolaire (cognitive, physiologique et comportementale). Dans les deux études, ces trois sous-échelles ont révélé une cohérence interne élevée. L’ensemble des résultats suggère que le QAES-C présente des qualités psychométriques satisfaisantes, justifiant son emploi pour mesurer l’anxiété évaluative scolaire vécue par les adolescents francophones.
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 | 0.006 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| 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) | 0.004 | 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".