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Enregistrement W2071781012 · doi:10.1177/1534508413493110

Measuring Children’s Perceptions of Parental Involvement in Conjoint Behavioral Consultation

2013· article· en· W2071781012 sur OpenAlexaff
Maria Rogers, Clarisa Markel, Jonathan Midgett, Bruce A. Ryan, Rosemary Tannock

Notice bibliographique

RevueAssessment for Effective Intervention · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParental Involvement in Education
Établissements canadiensSickKids FoundationUniversity of GuelphUniversity of TorontoHospital for Sick ChildrenUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyExploratory factor analysisPerceptionConstruct (python library)Reliability (semiconductor)Scale (ratio)Developmental psychologyConstruct validityClinical psychologyPsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Practitioners of Conjoint Behavioral Consultation rely on several sources of information to assist in planning and evaluation of consultation efforts. Parental involvement in the home is an important aspect in Conjoint Behavioral Consultation, yet there are few questionnaires available to practitioners to assess this important construct, particularly those that target children’s self-report. This study examined the factor structure and reliability of a new questionnaire to measure children’s perceptions of their parental involvement in learning. The Parental Support for Learning Scale: Child Form (PSLS) was administered to a sample of 231 children (aged 10–13 years). Exploratory factor analysis supported a four-factor structure representing parental involvement behaviors and emotional tone: (a) Parental Management of the Learning Environment, (b) Parental Participation With Homework, (c) Controlling Parental Involvement, and (d) Supportive Parental Involvement. Analysis showed satisfactory reliability coefficients. The four factors are discussed in relation to the relevant literature and Conjoint Behavioral Consultation, and future directions for further validation of the PSLS are discussed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,354 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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