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Record W7043637980

Une étude du fonctionnement différentiel d’item auprès d’un inventaire de personnalité traduit au Québec

2017· dissertation· fr· W7043637980 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2017
Typedissertation
Languagefr
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicTree-ring climate responses
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsInsignificanceContext (archaeology)Identity (music)Calligraphy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Plusieurs organisations font appel à l’évaluation de la personnalité, une pratique soutenue par la recherche, pour identifier les employés présentant les meilleures chances de succès en poste. Des inventaires de personnalité développés à l’étranger sont largement utilisés au Québec, mais peu d’information est généralement disponible concernant le processus d’adaptation utilisé pour produire une version française des instruments, ainsi que leurs propriétés métrologiques. Or, la traduction d’un instrument peut altérer l’équivalence entre ses versions linguistiques. Afin d’assurer une évaluation justifiée, éthique et professionnelle, un processus d’adaptation rigoureux doit être effectué et les propriétés métrologiques des outils doivent être vérifiées et présentées. Les méthodes d’identification du fonctionnement différentiel d’item (FDI) font partie de l’arsenal des moyens à la disposition des éditeurs et des chercheurs qui s’intéressent à la vérification des propriétés métrologiques d’instruments, suite à un processus d’adaptation. Ces méthodes permettent de détecter les items pouvant présenter une signification psychologique différente entre les groupes à l’étude. La présente étude vise à comparer les versions anglaise et française d’un inventaire de personnalité traduit et utilisé au Québec, en appliquant deux méthodes d’identification du FDI. Les profils de réponse ont été comparés entre 200 anglophones et 200 francophones ayant pris part à un contexte réel d’évaluation, pour un échantillon d’items de l’inventaire. Les résultats démontrent la présence de FDI auprès de l’outil, dans des proportions similaires à celles observées auprès d’autres inventaires de personnalité. Le FDI tend à se distribuer, en faveur des anglophones et des francophones, dans des proportions similaires. L’identification du FDI auprès d’un inventaire de personnalité à choix forcé au Québec constitue un apport original de la présente étude. Si la présence de FDI sur un item d’une paire ne se traduit pas nécessairement par un FDI sur l’autre item de la paire sur une question à choix forcé, l’étude des sources potentielles de FDI révèle certains cas où une telle « contamination » du FDI a pu se produire. La principale source de FDI identifiée a trait à des différences de contenu qui altèrent la signification et la connotation de l’item entre les groupes linguistiques. La révision de tels items pourra mener à une diminution du biais d’item et à une amélioration de l’équivalence entre les versions de l’outil. La présente thèse démontre la pertinence de l’utilisation des méthodes d’identification du FDI auprès d’inventaires de personnalité adaptés et utilisés au Québec, en complément des pratiques d’adaptations actuellement déployées, en plus de contribuer à la documentation et à l’amélioration continue des propriétés métrologiques d’un instrument utilisé comme support à la prise de décisions importantes dans les organisations.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.011
metaresearch head score (Gemma)0.024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.062
Threshold uncertainty score0.155

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0110.024
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.005
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.210
Teacher spread0.192 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2017
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