Étude de validation du questionnaire "Violence dans les fréquentations à l'adolescence" (VIFA)
Bibliographic record
Abstract
La présente recherche s'intéresse au phénomène de la violence chez les couples adolescents. Plus précisément, elle vise à valider le VIFA, un instrument développé afin de mesurer la violence subie par les filles victimes et commise par les garçons agresseurs. Ce questionnaire, qui possède déjà de bonnes qualités psychométriques au niveau de ses trois échelles de violence (psychologique, physique et sexuelle), a été administré à 184 élèves de secondaire III fréquentant une école publique de la région de Québec. Par la suite, 48 d'entre eux ont accepté de passer une entrevue individuelle sur le même thème. Le type de validation retenu consiste en la comparaison entre les classifications d'après le questionnaire et la classification obtenue par une entrevue de type clinique. Tant au questionnaire qu'à l'entrevue, les participants sont classifiés en catégories: Victime ou Non-Victime pour les filles et Violent ou Non-Violent pour les garçons. Des analyses corrélationnelles ont permis de faire une comparaison entre les classifications obtenues au questionnaire et à l'entrevue. Les résultats indiquent des corrélations moyennes à élevées pour les garçons et de faibles à moyennes pour les filles ce qui suggère l'importance de certaines améliorations.
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 | 0.040 | 0.068 |
| 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) | 0.002 | 0.000 |
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".