Measuring executive function in early childhood: A focus on maximal reliability and the derivation of short forms.
Notice bibliographique
Résumé
This study assesses the maximal reliability of a newly developed battery of executive function (EF) tasks for use in early childhood. It also demonstrates how changes in maximal reliability can inform the selection of different short forms of the battery, depending on child age. Participants included children from the Family Life Project (Vernon-Feagans, Cox, & Family Life Project Investigators, in press)--a prospective longitudinal study (N = 1,292) of families that were recruited at the time of the birth of a new child--who were assessed at ages 3, 4, and 5 years. Results indicate that the EF battery had reasonably good maximal reliability (ρ = .73, 95% confidence interval [CI] = .69, .76) in a mixed-age sample of children randomly selected from assessments at ages 3, 4, and 5. In contrast, maximal reliability of the battery ranged from poor to modest for within-age samples (ρs = .47 [95% CI = .37, .52], .62 [.57, .66], and .61 [.55, .66] at ages 3, 4, and 5, respectively). Although the derivation of a 3-task short form of the battery always resulted in statistically significant decrements in maximal reliability, in some cases the relative decrement was quite modest and may be tolerable given the time savings and potential reduction in participant burden. The benefits of using maximal reliability to both evaluate task batteries and derive short forms are discussed, as well as how a focus on maximal reliability informs ongoing questions about the measurement and conceptualization of EF in early childhood.
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 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 | 0,049 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».