L’Échelle de la motivation générale à cultiver de saines habitudes de vie (ÉMGHV) : l’élaboration et l’évaluation initiale de l’instrument1
Bibliographic record
Abstract
Dans un contexte où le monde de l’éducation postsecondaire se mobilise pour augmenter la réussite et la diplomation, une attention accrue est actuellement portée sur la santé en tant que prédicteur de réussite scolaire. En découle un désir d’intervenir pour améliorer et maintenir les bonnes habitudes de vie (HV) des personnes étudiantes. Comme la motivation est un fort prédicteur d’engagement comportemental, elle représente un bras de levier pertinent pour agir en ce sens. Un instrument mesurant la motivation à cultiver de saines HV a donc été élaboré et testé auprès d’un échantillon de jeunes adultes étudiant au postsecondaire. Cette échelle d’accord est constituée de 12 items représentant trois sous-concepts motivationnels : l’utilité, le sentiment de compétence et l’intérêt à l’égard des HV. Les résultats d’analyses en composantes principales, structurales hiérarchiques, de cohérence interne, de validité discriminante et de fidélité test-retest confèrent de bonnes qualités psychométriques à 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 | 0.013 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".