La dimensionnalité du questionnaire de soutien social ÉPS-10
Bibliographic record
Abstract
Résumé Introduction Le questionnaire court de soutien social ÉPS-10 a été mis au point dans la perspective multidimensionnelle du soutien social de l’échelle originale Social Provisions Scale (Cutrona et Russell, 1987). Selon Caron (2013), l’ÉPS-10 comprend cinq dimensions : attachement, intégration sociale, confirmation de sa valeur, aide tangible et orientation. Objectifs La présente étude consiste en une évaluation de la dimensionnalité du questionnaire ÉPS-10 et en une exploration de la validité externe des dimensions proposées par Caron (2013). Méthode Les données d’ÉPS-10 de l’enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes – volet santé mentale (ESCC 2012) (4 344 répondants) sont soumises à l’analyse factorielle exploratoire et confirmatoire. La validité externe du score total et des scores de dimensions proposés est évaluée par la mise en relation avec trois variables de santé : détresse psychologique, santé mentale positive et santé perçue. Résultats L’analyse en composantes principales révèle une seule dimension de soutien social. L’analyse factorielle confirmatoire de divers modèles est également compatible avec une interprétation unidimensionnelle des scores de l’ÉPS-10. Si la fidélité du score total semble satisfaisante (alpha de Cronbach de 0,92), celle des scores des dimensions postulées est plutôt faible. Les scores de dimensions ne présentent pas de signes de validité différentielle par rapport aux variables de santé examinées. Conclusion Compte tenu des résultats des analyses factorielles et en l’absence de validité différentielle des dimensions, l’utilisation de scores de dimensions de l’ÉPS-10 est déconseillée.
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 | 0.014 | 0.034 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".