Validation study of the Chinese Early Development Instrument (CEDI)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Early Development Instrument (EDI) is a comprehensive instrument used to assess school readiness in preschool children. This study was carried out to evaluate the psychometric properties of the Chinese version of the EDI (CEDI) in Hong Kong. METHODS: One hundred and sixty-seven children were purposefully sampled from kindergartens in two districts with very different socioeconomic statuses. The CEDI was assessed for concurrent validity, internal consistency and test-retest reliability. The developmental vulnerability identified using the CEDI scores was further examined in relation to the socioeconomic status of the district and family. RESULTS: The CEDI displayed adequate internal consistency, with Cronbach's alphas ranging from 0.70 to 0.95 on its five domains. Concurrent validity was supported by moderate and significant correlations (0.25 to 0.49) on the relevant domains between the CEDI and a comparable measure. The level of test-retest reliability was good, with a kappa statistic of 0.89. In general, girls outperformed boys, particularly in the social, emotional and communication/general knowledge domains. After controlling for the uneven distribution of sex, children from socioeconomically disadvantaged districts and families were found to be at greater risk of developmental vulnerability than their more advantaged counterparts. CONCLUSION: The evidence gathered in this study supports the CEDI's use as a valid and reliable instrument in assessing school readiness and identifying developmentally vulnerable children in Chinese populations. Its preliminary findings on the socioeconomic gradients of child development suggest that the CEDI is a promising tool for leveraging evidence-based, context-sensitive policies and practices to foster the development of all children.
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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 | 0,016 | 0,024 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».