Modeling Parenting Programs as an Interim Service for Families Waiting for Children's Mental Health Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Using a discrete choice conjoint experiment, we explored the design of parenting programs as an interim strategy for families waiting for children's mental health treatment. Latent class analysis yielded 4 segments with different design preferences. Simulations predicted the Fast-Paced Personal Contact segment, 22.1% of the sample, would prefer weekly therapist-led parenting groups. The Moderate-Paced Personal Contact segment (24.7%) preferred twice-monthly therapist-led parenting groups with twice-monthly lessons. The Moderate-Paced E-Contact segment (36.3%), preferred weekly to twice-monthly contacts, e-mail networking, and a program combining therapist-led sessions with the support of a computerized telephone e-coach. The Slow-Paced E-Contact segment (16.9%) preferred an approach combining monthly therapist-led sessions, e-coaching, and e-mail networking with other parents. Simulations predicted 45.3% of parents would utilize an option combining 5 therapist coaching calls with 5 e-coaching calls, a model that could reduce costs and extend the availability of interim services. Although 41.0% preferred weekly pacing, 58% were predicted to choose an interim parenting service conducted at a twice-monthly to monthly pace. The results of this study suggest that developing interim services reflecting parental preferences requires a choice of formats that includes parenting groups, telephone-coached distance programs, and e-coaching options conducted at a flexible pace.
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 | 0,014 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».