La présence socio-affective en e-Formation : le modèle théorique de référence, l’élaboration et la validation de l’échelle de mesure EMPSA e-Formation
Bibliographic record
Abstract
L’article décrit le processus d’élaboration et de validation de l’Échelle de Mesure de la Présence Socio-Affective en Formation (EMSPA e-Formation). Cette échelle a été construite en prenant appui sur le modèle théorique de la présence sociale en e-Formation (Jézégou, 2022). L’étude repose sur un échantillon de 309 étudiants inscrits en Master en sciences de l’éducation et de la formation, intégralement en distanciel et dispensé par des universités françaises. Dans un premier temps, une analyse factorielle exploratoire met en évidence une structure factorielle à trois facteurs, caractérisée par une bonne cohérence interne. Dans un second temps, une analyse factorielle confirmatoire valide cette structuration et confirme les relations entre les trois facteurs identifiés. Les résultats montrent que cette échelle constitue un instrument psychométrique robuste pour l’étude et pour l’analyse de la présence socio-affective en e-formation, tout en ouvrant des perspectives pour de futures recherches.
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 | 0.011 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".