Confirmatory factor analysis of the Evidence-Based Practice Attitudes Scale with school-based behavioral health consultants
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
BACKGROUND: The Evidence-Based Practice Attitude Scale (EBPAS) is a widely used tool, but it has not been adapted and validated for use in schools, the most common setting where youth access behavioral health services. This study examined the factor structure, psychometric properties, and criterion-related validity of the school-adapted EBPAS in a sample of school-based behavioral health consultants. METHOD: A research team comprised of experts in implementation of evidence-based practices in schools along with the original developer adapted the EBPAS for the school setting. The adapted instrument was administered to a representative sample (n = 196) of school-based behavioral health consultants to assess the reliability and structural validity via a series of confirmatory factor analyses. RESULTS: The original EBPAS factor structure was confirmed, with the final model supporting four first-order factors that load onto a second-order factor capturing general attitudes toward evidence-based practice. Correlations among the subscales indicated both unique and shared variance. Correlations between EBPAS scores and consultant variables demonstrated differential criterion-related validity, with the total score and the Requirements and Openness subscales demonstrating the strongest correlations. CONCLUSIONS: The adapted EBPAS performed well when administered to behavioral health consultants operating in the educator sector, supporting the relevance of assessing attitudes in school settings. Potential directions for future research and applications of the EBPAS in schools and other service sectors 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle