La batteria di strumenti per l’indagine della Qualita di Vita (BASIQ): validazione dell’adattamento italiano del Quality of Life Instrument Package (QoL-IP)
Bibliographic record
Abstract
La Qualità di Vita (QdV) generica (G) ha implicazioni e potenzialità molto più ampie della QdV legata alla salute (LaS). Gli \nstrumenti italiani per la valutazione della QdV-G sono pochi e \npresentano limiti importanti.\nScopo del presente lavoro è la valutazione delle caratteristiche \nmetriche del BASIQ (BAtteria di Strumenti per l’Indagine della \nQualità di Vita), traduzione e adattamento italiani del Quality of Life Instrument Package (QoL-IP) del Centro per la Salute Pubblica dell’Università di Toronto. Questa batteria si basa \nsu un modello interpretativo della QdV-G che integra aspetti \nqualitativi e quantitativi, soggettivi ed oggettivi, lasciando una \nposizione centrale alla relazione individuale tra attribuzione di \nimportanza e percezione di soddisfazione. Il BASIQ è costituito \nda tre questionari: un’intervista diretta alla persona, un questionario rivolto al proxy (caregiver, operatore socio-assistenziale \ndi prima linea, ecc.) ed un questionario per il valutatore esterno \n(medico di medicina generale, medico specialista, amministratore di sostegno, ecc.).
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 | 0.021 | 0.040 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
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".