WORKSHOP: Keeping up with The Standards: How to Design and Evaluate Reliability and Validity Studies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The quality of the measures we use in research and clinical practice is of critical importance. The inferences we make from scores on psychological and health measures have impact – on theory, knowledge, policy, and individuals’ lives. This workshop reviews basic measurement principles of reliability and validity through the lens of modern validity and The Standards for Educational and Psychological Testing (American Educational Research Association [AERA], American Psychological Association [APA], and National Council on Measurement in Education [NCME], 2014). This workshop is relevant to test users, who are responsible for ensuring they have an adequate understanding of current psychometric theory and principles and use this knowledge when conducting reliability and validity studies or when using such studies to decide whether use of a measure is appropriate for their purpose, target audience, and context. This workshop will define key terms, contrast Trinitarian and modern perspectives on validity, and, based on The Standards and other recent literature, describe reliability evidence and each of the five sources of validity evidence. The workshop will address common questions about how much evidence is needed, whether all sources of validity evidence are needed for all measures, and the applicability of bodies of evidence for original and adapted/translated tests. Finally, based on reliability and validity syntheses, a summary of what evidence tends to be reported well and what does not will be presented. The workshop presentation will include examples and question/answer sessions. The facilitator is a Full Professor in Measurement, Evaluation, and Research Methodology at the University of British Columbia and former ITC Council member who has published over 85 refereed articles and book chapters and over 100 conference presentations related to psychological and health measurement, assessment, validation, and test development.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,033 | 0,200 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle