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Enregistrement W1967823181 · doi:10.1177/0734282913516718

Evaluating the Adequacy of Social-Emotional Measures in Early Childhood

2014· article· en· W1967823181 sur OpenAlexaff
Rebecca Gokiert, Rebecca Georgis, Mélissa Tremblay, Christine Vandenberghe, Clara Lee

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychoeducational Assessment · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensPolicyWise for Children & FamiliesUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityPsychologyApplied psychologyAccountabilityReliability (semiconductor)Quality (philosophy)Intervention (counseling)Identification (biology)Computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Technical adequacy and usability are important considerations in selecting early childhood social-emotional (SE) screening and assessment measures. As identification of difficulties can be tied to programming, intervention, accountability, and funding, it is imperative that practitioners and decision makers select appropriate and quality measures from the plethora of measures available. This study systematically reviewed and evaluated the technical adequacy and usability of 10 commonly used SE assessment and screening measures, using a framework for evaluating selected properties of measures (e.g., reliability, validity). Through this review, it was found that there are inadequacies in many commonly used SE measures, deserving the attention of both users and developers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,158
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,318
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,835

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1580,318
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0100,006
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,361 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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