The Strengths Assessment Inventory–Youth Version: An evaluation of the psychometric properties with male and female justice-involved youth.
Notice bibliographique
Résumé
Strengths constitute an important element of developmental assessments. It is consistent with evidence-based practice to use assessment tools that adequately measure a given construct and are appropriate for use with their targeted population. The Strengths Assessment Inventory-Youth Version (SAI-Y; Rawana & Brownlee, 2010)-a self-report measure of personal strengths, self-concept, and emotional functioning-was administered to 230 male and female adolescent offenders. Confirmatory factor analyses revealed that the SAI-Y's factor structure demonstrated an acceptable fit overall, while some factors fit the data well, and fewer factors displayed a questionable fit. A majority of scale scores were found to exhibit good reliability for both sexes, with three empirical scale scores demonstrating poor reliability. In addition, scores on the SAI-Y also achieved satisfactory convergent and divergent validity. Total strength scores were significantly correlated in the expected direction with most theoretically related measures of emotional and behavioral functioning (e.g., self-esteem, treatment readiness, antisocial attitudes). Lastly, moderate gender effects and small ethnicity differences in response patterns were found. This was the first validation study of the SAI-Y with a justice-involved sample and the results suggest it is an appropriate measure for use with both male and female justice-involved young persons in detention and in the community. (PsycINFO Database Record
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».