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Méthodologie scientifique > Examen intra > Flashcards

Examen intra Flashcards

1
Q

Vrai ou faux : la recherche suit obligatoirement une suite logique d’étapes.

A

Vrai.

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Q

Quels types de propositions hypothétiques la recherche permet-elle de vérifier?

A
  • Hypothèse ( recherche quantitative seulement)
  • Question de recherche ( recherche qualitative et possible pour quanti)
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3
Q

Vrai ou faux : Lorsqu’on fait une proposition hypothétique pour une recherche, il est possible qu’on connaisse déjà la réponse.

A

Faux : c’est la différence entre la recherche et la pseudo-recherche.

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4
Q

Pourquoi la recherche est-elle imp? 3 raisons

A
  • Développement de discipline (ex : psychologie : Freud et Skinner on suivi une démarche logique)
  • Avancées sociétales et changements sociaux : pas juste des théories (ex : sites d’injection)
  • Mais surtout… Pouvoir différencier les informations fiables ou non.
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5
Q

Association :
a. Recherche quantitative
b. Recherche qualitative

  1. Raisonnement déductif : s’appuie sur une théorie plus générale pour faire des déductions plus précises
  2. Raisonnement inductif : processus qui conduit à des généralisations à partir d’observations particulières
A

a.1
b.2

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6
Q

Recherche quantitative :
a. Doit s’appuyer sur…
b. Hypothèses ou non?
c. Type de donnée
d. 3 objectifs possible

A

a. Doit s’appuyer sur une théorie

b. Demande de postuler des hypothèses

c. Données numériques : qui valide ou non l’hypothèse, réponse claire

d.
1- Explication : corrélationnel
2- Prédiction : quasi-expérimental
3- Contrôle : expérimental (causalité)

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7
Q

3 façons de classer les plans de recherche quantitatifs

A
  1. Étude sur le terrain vs laboratoire
  2. Corrélationnel - pré-expérimental - Quasi-expérimental - Expérimental
  3. Transversal : post-test, Longitudinal : pré-test-post-test
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8
Q

Quand utilise-t’on la recherche qualitative?

A

Quand il n’existe pas de théorie. Pour la compréhension de nouveaux phénomènes.

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9
Q

Recherche qualitative :
a. Hypothèses : oui ou non?
b. Types de données
c. Objectif possible

A

a. Non : seulement une question de recherche, on veut comprendre quelque chose (pas de théorie)

b. Données non-numériques

c. Description

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10
Q

Qu’est-ce que la recherche mixte?

A

Approche novatrice qui incorpore les deux méthodes dans une même étude : Un juste milieu entre les raisonnements déductif et inductif.

Permet la triangulation : est-ce que quali = quanti?

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11
Q

Obectifs pouvant être poursuivis par recherche mixte

A

Description, explication

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12
Q

Réorganisation des rôles dans le contexte de la COVID-19, quel est l’impact sur les employés?
On retirent plusieurs thèmes par des entretions individuels (p.ex. : se sentir utile et faire une différence).

Quel est l’objectif, le type de recherche?

A

Descriptif ; qualitatif
On n’a jamais eu de pandémie avant donc pas de théorie sur le sujet, pas d’hypothèse.

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13
Q

Expérience de services chez les personnes LGBT victimes
d’agressions sexuelles

Volet 1 : enquête auprès de 40 organismes offrant des services, on compare la relation entre 2 questions : précision sur l’ouverture des services, réponse adéquate à la population LGBTQ.

Volet 2 :entrevues auprès de 40 victimes d’agressions sexuelles

Type d’objectif et de recherche?

A

Explication : devis mixte

On établit la relation entre 2 variables et on utilise une recherche quali en plus

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14
Q

Changements suite à une formation en ligne :
Tous les employés à Montréal suivaient déjà la formation, Ceux de Trois-Rivières ne la suivait pas.

A

Prédiction : quasi-expérimental

Un groupe expériemental, un groupe contrôle mais pas d’assignation au hasard .

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15
Q

Efficacité d’une formation chez les élèves de 5 e
secondaire afin d’augmenter la fréquence des tests de dépistages des ITSS
On étabit au hasard un groupe ayant l’activité et un groupe qui ne la reçoit pas.

A

Contrôle : expérimental

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16
Q

Vrai ou faux : L’état des connaissances est environ le même pour les 4 types d’objectif.

A

Faux :
Description : Domaine peu exploré ou peu compris, Nouveau phénomène.

Explication : Existence de littérature, théorie (domaine émergeant).

Prédiction : Littérature, théorie et modèle permettant de
supposer la prédiction

Contrôle : Solide corpus de littérature, théorie et modèle prédictifs

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17
Q

Définition oppérationnalisation

A

Décrire une variable en des termes mesurables et observables afin de permettre la réplication des résultat : indicateur et instrument.
S’appuie sur une théorie

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18
Q

4 types de variables

A

Indépendante (VI)
Dépendante (VD)
Intermédiaire (médiatrice)
Intermédiaire (modératrice)

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19
Q

À quelle variable correspond :
On la mesure dans le but d’évaluer son impact sur la variable dépendante.

A

VI

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20
Q

2 catégories de VI

A

1- Variables invoquées (ne sont pas manipulables) : quasi-expérimental

2- Variables manipulées : n’importe quelle condition ou manipulation créée par le ou la chercheur.e : peuvent donner lieu à devis expérimental

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21
Q

Quel type de variable : Sert à évaluer l’effet d’une ou de plusieurs variable(s) indépendante(s). Pas manipulée.

A

VD

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22
Q

Variables intermédiaires : médiatrice vs modératrice

A

Médiatrice : explique la relation entre VI et VD

Modératrice : modifie la relation entre VI et VD

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23
Q

4 types de validité

A

Statistique
Théorique
Interne
Externe (écologique)

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24
Q

Qu’est-ce que la validité statistique?

A

Respect des postulats et principes statistiques lors des analyses.

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25
Q

Qu’est-ce que la validité théorique?

A

La qualité de l’opérationnalisation des variables : conformité par rapport à la théorie.
Théorie queer: l’identité de genre n’est pas binaire : on ne peut pas donner juste H-F comme choix

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26
Q

Validité interne

A

Degré de confiance par rapport au fait que VD est attribuable à VI
Directement en lien avec le type de plan de recherche utilisé : de moins à plus :
Corrélationnel - pré-exp - quasi-exp- expérimental

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27
Q

Validité externe

A

Les résultats de l’étude représentent les événements dans la vraie vie et sont généralisables pour les autres individus et les autres contextes, physiques, sociaux, ou temporels :

  • Représentativité de l’échantillon
  • Étude de terrain mieux que en labo
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28
Q

Placer en ordre :
Opérationnalisation des hypothèses
Identifiaction du problème
Déduction et spécification des hypothèses
Formulation d’une théorie

A

1- Identifiaction du problème
2- Formulation d’une théorie
3- Déduction et spécification des hypothèses
4- Opérationnalisation des hypothèses

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29
Q

3 caractéristiques d’un sujet de recherche

A

1- Asppect particulier d’un domaine de connaissances
2- Concerne une population particulière
3- Provient de différentes sources d’information

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30
Q

5 types de sources d’info

A

1- Observations et comportements
2- Recherches antérieurs : suggestions pour prochaines études (bonne source )
3- Enjeux sociaux: conciliation travail à la maison covid
4-Concept, théories, modèles : on utiliser une théorie pour une autre concept
5- Situations pratiques ou clinique : psychologue qui veux trouver des trucs pour patients anxieux

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31
Q

Comment passer du sujet à la question de recherche?

A

On précise les concepts clés (variables) et la population cible.

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32
Q

Vrai ou faux : il est touours obligatoire d’avoir une question de recherche.

A

Faux : recherche quanti les hypothèses sont obligatoires mais pas les questions.

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33
Q

Question quantitative vs qualitative

A

Question quantitative : Vise à examiner la relation entre deux variables : Facteurs associés? Quelle est l’influence? Qu’est-ce qui explique?

Question qualitative : Question de description d’un phénomène, permet de mieux comprendre un
processus : quelle est la nature, la signification?

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34
Q

3 caractéristiques d’une bonne question de recherche

A

1- Significative : pertinente pour la discipline ( se baser sur les écrits antérieurs)

2- Question assurant la faisabilité (accès aux participants, délai, argent, matériel, ÉTHIQUE : sur la douleur…)

3- Question reliant la recherche à la théorie

35
Q

2 buts d’une théorie

A

1- Organiser les connaissances et donner une signification

2- Guider l’ensemble des étapes de la recherche

36
Q

Composition d’une théorie : 2 aspects

A

1- Construits (éventuellement des variables)
2- Énoncé des relations (entre les concepts : variables)

37
Q

3 raisons que la théorie est importante

A
  • Pour l’oppérationalisation des variables
  • Pour l’explication des causes du phénomène
  • Pour identifier les causes à privilégier
38
Q

Caractéristiques d’une bonne hypothèse (4)

A

1- Découle de la théorie
2- Énonce les variables : toujours 2 à la fois donc si plus de variables, plus d’hypothèses
3- Type de relation entre les variables
4- Peut (ou non) indiquer la population cible

39
Q

Vrai ou faux : l’hypothèse détermine tout le reste de la recherche.

A

Vrai : devis, procédure, participants, mesures, analyses…

40
Q

Types de relation entre les variables dans une hypothèse

A

1- Association (2 variables continues) ou comparaison (1 variable catégorielle et 1 continue)

2- Directionnelle ou non directionnelle

41
Q

Types d’hypthèses :
a. Plus les ours bruns ont faim, plus ils mangent du poisson.

b. La quantité de poisson mangée sera différente
selon le niveau de faim des ours bruns.

c. Les furets sont différents des chats quant à leur niveau d’intelligence.

d. Les furets sont plus intelligents que les chats.

A

a. Association directionnelle
b. Association non-directionnelle
c. Comparaison non-directionnelle
d. Comparaison directionnelle

42
Q

4 concepts de l’échantillonnage

A

1- Population
2- Population cible
3- Population accessible
4- Échantillon

43
Q

Étudier l’influence du nombre d’heures de sommeil hebdomadaire sur la performance scolaire des étudiant.e.s universitaire au Québec

Déterminez la population, population cible, population accessible et échantillon.

A

Population : Étudiants au Canada

Population cible : Étudiants universitaires au Québec

Population accessible : : les étudiants universitaires au Québec qui entendent parler de mon étude

Échantillon : ceux qui sont utilisés dans les analyses statistiques

44
Q

Quel serait le critère pour une validité externe parfaite?

A

Population accessible = population cible

45
Q

Les critères d’inclusions permettent de filtrer la ____ pour obtenir la _____.

A

Population , population cible

46
Q

Quelles sont les 3 causes de critères d’inclusion

A

1- En fonction du problème de recherche ( ex : on connait la réponse pour le Canada, mais on se demande pour le Québec)

2- Pour répondre aux enjeux de faisabilité (ex : 18 ans et plus car on a besoin du consentement)

3- Pour contrôler l’influence de certaines variables ( ex : dans une étude sur les régimes, exclure les sportifs pour que la perte de poid soit associable au régime seulement)

47
Q

Qu’est-ce que le biais d’échantillonnage?

A

Survient quand les personnes devant composer l’échantillon sont surreprésentées ou sous-représentées au regard de certaines caractéristiques de la population cible (mauvaise validité externe)

Ex : Étudier l’influence du nombre d’heures de sommeil hebdomadaire sur la performance scolaire des étudiant.e.s universitaire au Québec
- On utilise les étudiants en psychologie à UdeM : 90% de femmes

48
Q

Qu’est-ce que la représentativité de l’échantillon?

A

Échantillon, qui en raison de ses caractéristiques peut se substituer à l’ensemble de la population cible : bonne validité externe

49
Q

2 catégories de méthodes d’échantillonnage

A

1- Échantillonnage probabiliste : Méthode qui fait appel au hasard afin que chaque élément de la population cible ait la chance d’être choisi pour former l’échantillon.

2- Échantillonnage non probabiliste (empirique) : Méthode qui consiste à prélever un échantillon sans utiliser de sélection aléatoire (moins bonne validité externe)

50
Q

5 types d’échantillonnage probabilistes

A

1- Échantillonnage aléatoire simple
2- Échantillonnage aléatoire systématique
3- Échantillonnage aléatoire stratifié : proportionnel ou non proportionnel
4- Échantillonnage aléatoire en grappes
5- Échantillonnage aléatoire à plusieurs degrés

51
Q

Échantillonnage aléatoire simple

A
  • Liste de tous les éléments de la population cible, leur
    assigner un numéro
  • Choisir les éléments de l’échantillon un par un au hasard
52
Q

1 avantage et 1 inconvénient de l’échantillonnage aléatoire simple

A
  • Accroît la représentativité
  • Coûteux, pas réaliste
53
Q

Échantillonnage aléatoire systématique

A

Méthode qui consiste à choisir chaque nom sur une liste d’après un intervalle fixe

54
Q

Vrai ou faux : l’échantillonnage aléatoire systématique est équivalente à simple

A

Vrai : équivalente mais moins fastidieux SAUF si la liste est organisée selon un critère d’influence.

55
Q

Échantillonnage aléatoire stratifié

A

La population est répartie en strates homogènes (souvent pour « contrôler » l’influence d’une variable confondante) : chaque strat représente une liste d’une caractéristique socio-démographique particulière (ex : homme, femme …).

Proportionnel : on choisi la même proportion d’unité dans chaque strat que dans la population cible.

Non proportionnelle : certaines strat sont sur-représentées ou sous-représentées

56
Q

Échantillonnage aléatoire en grappe

A
  • Diviser la population en groupe (ou « grappes »)
  • Sélectionner au hasard un certain nombre de grappe
57
Q

Échantillonnage à plusieurs degrés

A
  • Diviser la population en groupe (ou « grappes »)
  • Sélectionner au hasard un certain nombre de grappes
  • Un échantillon est prélevé à l’intérieur de chaque grappe sélectionnée (sous-grappe)
58
Q

Exemple : Étudier l’influence du nombre d’heures de sommeil hebdomadaire sur la performance scolaire des étudiant.e.s universitaire au Québec
Les grappes = ensemble des cours offerts

Échantillonnage aléatoire par grappes vs plusieurs degrés

A

Par grappe : 40 cours sélectionnés au hasard, tous les étudiants sont interrogés

À plusieurs degrés : 40 cours sélectionnés au hasard, pour chaque cours on sélectionne au hasard 20 étudiants qu’on interroge.

59
Q

Avantage et inconvénient des méthodes d’échantillonnage aléatoires (probabilistes)

A

+ : validité externe

  • : il faut connaître l’ensemble des personnes qui font partie de notre population cible, ce qui est rare en psychologie
60
Q

3 types d’échantillonnage empirique (non-probabilistes)

A

1- Échantillonnage accidentel (par convenance)
2- Échantillonnage de volontaires
3- Échantillonnage par quotas (proportionnel ou non-proportionnel)

61
Q

Échantillonnage accidentel (par convenance)

A

On choisit les personnes selon leur accessiblité dans un lieu déterminé à un moment précis.
Enjeu : absence de rationnel

62
Q

Échantillonnage de volontaires

A

Lorsque des volontaires répondent à une annonce afin de participer à un projet de recherche qui les interpelle.

Enjeu : il y a des différences reconnues dans les personnes qui désirent participer à une étude
- Trait de caractère
- Éducation
- Importance accordée au sujet
- Facilité à l’information

63
Q

Échantillonnage par quotas

A

On utilise d’abord l’échantillonnage accidentel ou de volontaire mais on ajoute une étape supplémentaire :

On choisit des sous groupes de sujets selon des caractéristiques (des strats) : ex = homme, femme, autres
- Peut être proportionnel ou non.

64
Q

Vrai ou faux : lorsqu’on utilise une méthode empirique, il est mieux de la combiner à une autre méthode empirique pour avoir une meilleure validité externe.

A

Vrai.

65
Q

3 caractéristiques des plans de recherche expérimentaux

A

1- Manipulation de la VI

2- Répartition aléatoire dans différents groupes : 2+ groupes

3- Contrôle quasi parfait de l’influence des variables parasites : maximise validité interne

66
Q

Définition variables parasites

A

Variables extérieures de la recherche qui peuvent être responsables des résultats obtenus et générer
une explication rivale = menace à la validité interne

67
Q

5 exemples de variables parasites

A

1- Expérience vécue par les participants
2- Maturation
3- Régression vers la moyenne
4- Fluctuation de l’instrument
5- Perte de participants

68
Q

Expérience vécue par les participants

A

Événements, extérieurs à une recherche donnée, qui modifient le comportement des sujets dans le cadre même de cette recherche.
*Peut avoir lieu entre les différents temps de mesure et ainsi fausser les résultats.

69
Q

Maturation : 3 types

A

1- Plusieurs années : développement, vieillissement

2- Période mensuelle : ex on boit plus l’été que l’hiver

3- Période journalière : ex. rhythme circadien ou jour de la semaine, pas le même niveau de fatigue.

70
Q

Régression vers la moyenne

A

Les scores se rapprochent de la moyenne au fur et à mesure des temps de mesure : Encore plus marqué pour les « extrêmes »

Ex : erreur de mesure au temps 1 cause un extrême qui n’est pas présent au temps 2

71
Q

Fluctuation de l’instrument de mesure : 2 exemples

A

1- Un polygraphe qui se met à mal fonctionner sans qu’on s’en aperçoive

2- La capacité de l’observateur augmente par apprentissage ou diminue à cause de la fatigue

72
Q

Perte de participants : quel est l’enjeu

A

Perte des extrêmes

73
Q

Quoi faire pour minimiser les risques d’atteinte à la validité interne

A

Avoir un groupe contrôle + assignation au hasard entre les groupes : les menaces se passent de la même façon dans les 2 groupes

74
Q

Types de plan de recherches expérimentaux : 6

A

Transversal = inter-sujets = groupes indépendants
1. Post-test seulement avec témoin
2. Variable indépendante continue ou catégorique
3. Variables concomitante
4. Attribut et traitement en interaction
5. Factoriel

Longitudinal = intra-sujets= groupes dépendants

75
Q

Post-test seulement avec groupe témoin

A

2 groupes : contrôle + expérimental, mesures de VD après intervention seulement

Ex :Est-ce que la consommation d’alcool influence la note obtenue à un examen de méthodologie de recherche?
Groupe 1 : Consommation (8 bières en 30 min.)
Groupe 2 : Aucune consommation

76
Q

Variable indépendante continue ou catégorique

A
  • Inclut plus de deux groupes de sujets
  • Groupes expérimentaux : Différentes doses d’un même traitement (continue) ou différents traitements (catégorique) sont comparés. mesure seulement après intervention

Exemple variable continue: Quelle est la quantité d’alcool nécessaire afin d’influencer la note obtenue à un examen de méthodologie de recherche?
Groupe 1 :Consommation (8 bières en 30 min.)
Groupe 2 :Consommation (4 bières en 30 min.)
Groupe 3 :Aucune consommation

77
Q

Limite de l’assignation au hasard

A

Elle n’élimine pas complètement les sources de contaminations de la validité interne, surtout quand l’échantillon est petit

78
Q

Variables concomitantes

A

Dans ce plan, on ajoute une ou des variables parasites que l’on mesure avant l’intervention (VI), afin de contrôler
pour leurs effets.

C = variable continue – il n’y a pas d’hypothèse associée à cette variable

Exemple: Quelle est la quantité d’alcool necessaire afin d’influencer la note obtenue à un examen de méthodologie de recherche (tout en contrôlant pour le poids des étudiant.e.s)?

79
Q

Attribut et traitement en interaction

A

Dans ce plan, on ajoute une ou des variables « attributs » que l’on mesure avant l’intervention (VI)

A = variable continue – il y a une hypothèse associée à cette variable

Exemple: Quelle est la quantité d’alcool necessaire afin d’influencer la note obtenue à un examen de méthodologie de recherche (tout en tenant compte du nombre d’heures d’étude)?
Hypothèse: L’alcool aura un effet, mais seulement chez les étudiant.e.s ayant étudié deux heures et moins

80
Q

Factoriel

A
  • Examiner les effets principaux de plus d’une VI sur une VD
  • Examiner des effets de modération (=interaction entre les VI)
  • Nécessite d’avoir des VI catégorielles
81
Q

Graphiques possible pour le plan factoriel

1- Si les 2 VI n’ont pas d’effet
2- Si la VI sur l’axe des X a un effet mais pas celle en légende
3- Si la VI en légende a un effet mais pas celle sur l’axe des X
4. Si les 2 ont un effet
5. S’il y a un effet de modération entre les 2 variables

A

1- 2 lignes collées et horizontales
2- 2 lignes collées et diagonales
3- 2 lignées séparées et horizontales
4- 2 lignes séparées et diagonales
5- Les lignes se croisent

82
Q

Prétest/post-test avec groupe témoin

A

Toujours groupes expérimentaux + groupe témoin, sujets répartis aléatoirement
Les sujets sont soumis à deux temps de mesure (la VD est mesurée à deux reprises)
1. Avant l’introduction du traitement (pré-test)
3. Après le traitement (post-test)

83
Q

Avantages du pré-test pour la validité interne

A

1- Vérification de l’équivalence entre les groupes au pré-test sur la VI, VD et autres variables concomitante.

2- Identification des effets de plafond/plancher de la VD ( si le post test indique 0, c’est peut-être à cause que c’était déjà 0 à la base)

3- Démonstration empirique du changement sur la VD

84
Q

Pré-test désavantage

A

Effet résiduel de l’administration d’une première mesure sur la mesure subséquente :

1-Effet d’apprentissage/sensibilisation : rend le participant meilleur
2-Effet d’inoculation: rend le participant résistant à la deuxième mesure ou tâche

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