Confirmatory factor analyses of the WISC-IV Spanish core and supplemental subtests: Validation evidence of the Wechsler and CHC models
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 present study examined the factor structure of the Wechsler Intelligence Scale for Children–Fourth Edition, Spanish (WISC–IV Spanish, Wechsler, 2005a) with normative sample participants aged 6–16 years (N = 500) using confirmatory factor analytic techniques not reported in the WISC–IV Spanish Manual (Wechsler, 2005b). For the 10 core subtest configuration, 1 through 4, first-order factor models, and higher-order versus bifactor models were compared using confirmatory factor analyses. The correlated four-factor Wechsler model provided good fit to these data, but the bifactor model showed statistically significant improvement over the higher-order model and correlated four-factor model. For the 14 core and supplemental subtest configuration, an alternative five-factor model based upon Cattell-Horn-Carroll (CHC; as per Weiss, et al., 2013b) configuration was also estimated. Results indicated that for the 14 subtest configuration, the alternative CHC model was preferred to the four-factor Wechsler model and the bifactor version of the CHC model also fit these data best. Across both configurations, variance apportionment and model-based reliability estimates illustrate well the dominance of the general intelligence factor when compared to the influence of the various combinations of group factors. Implications for clinical interpretation and the anticipated revision of the measurement instrument are discussed.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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