The Parent Supervision Attributes Profile Questionnaire: a measure of supervision relevant to children’s risk of unintentional injury
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To further establish the psychometric properties of the Parent Supervision Attributes Profile Questionnaire (PSAPQ), a questionnaire measure of parent supervision that is relevant to understanding risk of unintentional injury among children 2 through 5 years of age. METHODS: To assess test-retest reliability, parents completed the PSAPQ twice, with a one month interval. Internal consistency estimates for the PSAPQ were also computed. Confirmatory factor analyses were applied to the data to assess the four factor structure of the instrument by assessing the convergent and divergent validity of the subscales and their respective items. RESULTS: Test-retest reliability and internal consistency scores were good, exceeding 0.70 for all subscales. Factor analyses confirmed the hypothesized model--namely that the 29 item questionnaire comprised four unique factors: protectiveness, supervision beliefs, risk tolerance, and fate influences on child safety. CONCLUSIONS: Previous tests comparing the PSAPQ with indices of actual supervision and children's injury history scores revealed good criterion validity. The present assessment of the PSAPQ revealed good reliability (test-retest reliability, internal consistency) and established the convergent and divergent validity of the four factors. Thus, the PSAPQ has proven to have strong psychometric properties, making it a unique and useful measure for researchers interested in studying links between supervision and young children's risks of unintentional injury.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».