Questionnaire d'attitudes et de préférences éducatives des intervenants (QAPÃI) :\nstructure factorielle et relations avec les traits de personnalité
Bibliographic record
Abstract
La psychoéducation de même que plusieurs approches théoriques en psychologie clinique suggèrent que l’intervenant constitue un élément actif fondamental des interventions auprès des individus en difficulté. Parmi l’ensemble des caractéristiques des intervenants qui sont utiles de considérer, les attitudes et préférences éducatives des intervenants apparaissent importantes puisqu’elles peuvent être reliées à un bon appariement avec un milieu d’intervention donné, au sentiment d’efficacité professionnelle et, ultimement, à l’efficacité d’une intervention. Or, très peu d’instruments psychométriques d’évaluation validés existent pour évaluer ces construits importants. Cette étude visait principalement à effectuer un examen préliminaire des propriétés psychométriques de la version française du Questionnaire d’attitudes et de préférences des intervenants (QAPÉI; Jesness & Wedge, 1983; Le Blanc, Trudeau-Le Blanc, & Lanctôt, 1999). Le premier objectif de la présente étude était d’évaluer si la structure théorique originale était reproductible empiriquement ou si une structure factorielle alternative était nécessaire. Le deuxième objectif était d’évaluer si les attitudes et préférences éducatives des intervenants étaient reliées à leurs traits de personnalité. L’échantillon utilisé était composé d’intervenants faisant partie de Boscoville2000, un projet d’intervention cognitive-comportementale en milieu résidentiel pour les adolescents en difficulté. Des analyses factorielles exploratoires ont démontré que la structure théorique originale n’était pas reproduite empiriquement. Une structure alternative en cinq facteurs a été recouvrée. Cette structure alternative était plus cohérente sur le plan conceptuel et démontrait une bonne adéquation aux données. Les facteurs identifiés ont été nommés Distance affective, Évitement thérapeutique, Exaspération, Permissivité et Coercition. Des analyses corrélationnelles ont démontré que ces échelles d’attitudes et de préférences éducatives étaient reliées de façon conceptuellement cohérente aux traits de personnalité des intervenants, ce qui appuie la validité de critère de la nouvelle structure de l’instrument.
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 | 0.007 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".