Stimulating Innovations in the Measurement of Parenting Constructs
Notice bibliographique
Résumé
Parents can play a crucial role in the development of children's behaviors associated with dietary habits, physical activity, and sedentary lifestyles. Many parenting practices and/or styles measures have been developed; however, there is little agreement as to how the influence of parenting should be measured. More importantly, our ability to relate parenting practices and/or styles to children's behaviors depends on its accurate assessment. While there is a need to standardize our assessment to further advance knowledge in this area, this article will discuss areas that may stimulate advances in the measurement of parenting constructs. Because self-report measures are important for the assessment of parenting, this article discusses whether solutions to improve self-report measures may lie in: (1) Improving the questions asked; (2) improving the methods used to correct for social desirability or measurement errors; (3) changing our measurement paradigm to assess implicit parenting behaviors; (4) changing how self-report is collected by taking advantage of ecological momentary assessment methods; (5) using better psychometric methods to validate parenting measures or alternatively using advances in psychometric methods, such as item banking and computerized adaptive testing, to solve common administration issues (i.e., response burden and comparability of results across studies); and (6) employing novel technologies to collect data such as portable technologies, gaming, and virtual reality simulation. This article will briefly discuss the potential of technologies to measure parenting constructs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».