Update on the <scp>C</scp>hild's <scp>C</scp>hallenging <scp>B</scp>ehaviour <scp>S</scp>cale following evaluation using <scp>R</scp>asch analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Child's Challenging Behaviour Scale (CCBS) was designed to measure a mother's rating of her child's challenging behaviours. The CCBS was initially developed for mothers of school-aged children with developmental disability and has previously been shown to have good psychometric properties using classical test theory techniques. The aim of this study was to use Rasch analysis to fully evaluate all aspects of the scale, including response format, item fit, dimensionality and targeting. METHODS: The sample consisted of 152 mothers of a school-aged child (aged 5-18 years) with a disability. Mothers were recruited via websites and mail-out newsletters through not-for-profit organizations that supported families with disabilities. Respondents completed a survey which included the 11 items of the CCBS. Rasch analysis was conducted on these responses using the RUMM2030 package. RESULTS: Rasch analysis of the CCBS revealed serious threshold disordering for nine of the 11 items, suggesting problems with the 5-point response format used for the scale. The neutral midpoint of the response format was subsequently removed to create a 4-point scale. High levels of local dependency were detected among two pairs of items, resulting in the removal of two items (item 7 and item 1). The final nine-item version of the scale (CCBS Version 2) was unidimensional, well targeted, showed good fit to the Rasch model, and strong internal consistency. CONCLUSIONS: To achieve fit to the Rasch model it was necessary to make two modifications to the CCBS scale. The resulting nine-item scale with a 4-point response format showed excellent psychometric properties, supporting its internal validity.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».