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Enregistrement W2550319977 · doi:10.1111/jora.12296

Adaptation and Validation of the Life Events and Difficulties Schedule for Use With High School Dropouts

2016· article· en· W2550319977 sur OpenAlexafffund
Véronique Dupéré, Éric Dion, Kate L. Harkness, Julie McCabe, Éliane Thouin, Sophie Parent

Notice bibliographique

RevueJournal of Research on Adolescence · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversité du Québec à MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
Mots-clésStressorPsychologyPsychosocialConcurrent validityInter-rater reliabilityReliability (semiconductor)Clinical psychologyPopulationDevelopmental psychologySchedulePredictive validityAdaptation (eye)Dropout (neural networks)PsychometricsPsychiatryMedicineEnvironmental healthRating scaleComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Life Events and Difficulties Schedule (LEDS) is considered the standard for measuring psychosocial stressor exposure, but it has not been used with academically at-risk adolescents, including high school dropouts. The goal of this study was to (1) adapt the LEDS for use with this population, and (2) examine the reliability (interrater) and validity (concurrent and predictive) of this adaptation among a sample of vulnerable adolescents (N = 545). Good reliability coefficients (.79-.90) were obtained, and stressor exposure was associated with concurrent criteria indexing mental health outcomes (depression) and major risk factors for dropout (administratively recorded and self-reported). Also, LEDS scores predicted dropout beyond these risk factors. The adapted LEDS appears useful for describing academically struggling adolescents' stressor exposure.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,273 · 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'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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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