Development and Validation of the Middle Years Development Instrument (MDI): Assessing Children’s Well-Being and Assets across Multiple Contexts
Notice bibliographique
Résumé
Few instruments provide reliable and valid data on child well-being and contextual assets during middle childhood, using children as informants. The authors developed a population-level, self-report measure of school-aged children's well-being and assets-the Middle Years Development Instrument (MDI)-and examined its reliability and validity. The MDI was designed to assess child well-being inside and outside of school on five dimensions: (1) Social and emotional development, (2) Connectedness to peers and to adults at school, at home, and in the neighborhood, (3) School experiences, (4) Physical health and well-being, and (5) Constructive use of time after school. This paper describes the theoretical framework, selection of items and scales for the survey, and four studies that were conducted to revise the MDI and examine its psychometric properties. The findings indicate a theoretically predicted factor structure, high internal consistency, and document the convergent and discriminant validity of the MDI scales. The discussion delineates a plan for future validation studies that address further validity questions, such as predictive validity, measurement invariance, and fairness/bias, and provides a brief outlook of how the MDI may be used by practitioners, educators, and decision makers in schools and communities to motivate and inform action in support children's well-being.
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».