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Enregistrement W2185374874 · doi:10.1177/2158244015586238

Evaluating Measurement Invariance in the Measurement of Developmental Assets in Latino English Language Groups Across Developmental Stages

2015· article· en· W2185374874 sur OpenAlexaff
Okan Bulut, José Palma, Michael C. Rodriguez, Luke Stanke

Notice bibliographique

RevueSAGE Open · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeasurement invariancePsychologyIdentity (music)Developmental psychologyPositive Youth DevelopmentStructural equation modelingConfirmatory factor analysisMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Noncognitive characteristics are gaining importance in addressing the persistent challenges facing youth in diverse settings. Measurement invariance of two youth developmental assets, Support and Positive Identity, is evaluated across grade levels and English language learner (ELL) subgroups of Latino students in 6th through 12th grade. Explanatory item response modeling is used to evaluate measurement invariance. The measurement of Latino students’ sense of support and positive identity varies depending on their developmental stage and language status. Students at later grade levels tend to require higher levels of Support to endorse items in the Support measure. There is a nonlinear relation between students’ grade level and item functioning for Positive Identity; students’ transition from middle to high school may influence the way they respond to Positive Identity items. This has implications for the measurement of assets with diverse Latino youth and for Latino youth development.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,286
Score d'incertitude au seuil0,953

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,201
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations11
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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