Développement et validation du Schwartz Outcome Scale - 10 pour téléphone intelligent
Bibliographic record
Abstract
La présente étude s’intéresse au développement et à la validation d’une version pour téléphone intelligent de la version française du Schwartz Outcome Scale – 10 (SOS-10F; Blais et coll., 1999; Laux et coll. 2006). Quarante-quatre participants recrutés dans la communauté universitaire de l’Université Laval ont rempli la version papier et la version pour téléphone intelligent du SOS-10F afin d’en évaluer l’équivalence. Les participants ont également rempli un questionnaire destiné à évaluer l’acceptabilité de la nouvelle mesure. L’accord entre les mesures tel qu’estimé était excellent (ICC = 0.98), suggérant que les deux versions du SOS-10F peuvent être utilisées de façon interchangeable. L’analyse de Bland-Altman suggère également que les différences obtenues entre les deux versions sont adéquates dans un contexte clinique. L’acceptabilité de la version pour téléphone intelligent était forte avec 86,4% des participants considérant cette version comme aussi ou plus facile d’utilisation que la version papier et 70,5% préférant autant ou plus cette version que la version papier. Cette étude suggère que la version pour téléphone intelligent du SOS-10F pourrait être utilisée de façon équivalente à la version papier, mais davantage de recherche sera nécessaire avant de le recommander dans un contexte 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 | 0.033 | 0.060 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| 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".