The Teachers’ Role in the Assessment of Selective Mutism and Anxiety Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Selective mutism (SM) is a childhood disorder characterized by failure to speak in social situations, despite there being an expectation to speak and the capacity to do so. There has been a focus on elucidating the differences between SM and anxiety disorder (ANX) in the recent literature. Although children with SM exhibit more symptoms at school than at home, the assessment of SM typically does not involve teacher reports. There is also a lack of research to help us better understand how to best support students with SM in the classroom, and linking assessment to intervention. The Teacher Telephone Interview: Selective Mutism and Anxiety in the School Setting (TTI-SM) was developed by a group of researchers across three large children’s hospitals in Canada, within specialized ANXs Clinics, with the goal of addressing several of these diagnostic and treatment issues. Child participants (ages 6-11) were referred for SM ( n = 19) or ANX ( n = 10). Findings revealed that the SM subscale of the TTI-SM has acceptable psychometric properties. Scores on the SM subscale between the two groups of children were statistically significant t(29) = −3.67, p < .001, η 2 = .33, suggesting that the SM subscale was able to distinguish between children with SM and ANX. Given the promising findings, and possible uses of this tool for assessment and intervention, the TTI-SM warrants further research. The role of the teacher in the assessment of children with SM and anxiety disorders, and future directions 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 | 0,011 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».