The predictive utility of a brief kindergarten screening measure of child behavior problems.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Kindergarten teacher ratings, such as those from the Teacher Observation of Classroom Adaptation-Revised (TOCA-R), are a promising cost- and time-effective screening method to identify children at risk for later problems. Previous research with the TOCA-R has been mainly limited to outcomes in a single domain measured during elementary school. The goal of the current study was to examine the ability of TOCA-R sum scores to predict outcomes in multiple domains across distinct developmental periods (i.e., late childhood, middle adolescence, late adolescence). METHOD: We used data from the Fast Track Project, a large multisite study with children at risk for conduct problems (n = 752; M age at start of study = 6.55 years; 57.7% male; 49.9% Caucasian, 46.3% African American). Kindergarten TOCA-R sum scores were used as the predictor in regression analyses; outcomes included school difficulties, externalizing diagnoses and symptom counts, and substance use. RESULTS: TOCA-R sum scores predicted school outcomes at all time points, diagnosis of ADHD in 9th grade, several externalizing disorder symptom counts, and cigarette use in 12th grade. CONCLUSIONS: The findings demonstrate the predictive utility of the TOCA-R when examining outcomes within the school setting. Therefore, these results suggest the 10-item TOCA-R may provide a quick and accurate screening of children at risk for later problems. Implications for prevention and intervention programs are discussed.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».