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Enregistrement W3007126118 · doi:10.5507/euj.2019.014

Cognitive interviews with children as a research tool for instrument validation in adapted physical activity

2019· article· en· W3007126118 sur OpenAlexaff
Nancy Spencer-Cavaliere, Marcel Bouffard, Emily Jane Watkinson

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Adapted Physical Activity · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInclusion and Disability in Education and Sport
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCognitionComprehensionCompetence (human resources)Applied psychologyPerceptionRelevance (law)Test (biology)Developmental psychologyEmpirical researchCognitive psychologySocial psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development and use of instruments to assess individuals with impairments in various domains is common practice in the field of Adapted Physical Activity. Test developers and users often question the validity of their instruments and use different conceptual and/or empirical strategies for validation purposes. One validation strategy, still rarely used in the sport sciences, is cognitive interviews with participants. This study is an attempt to show the utility of cognitive interviews for instrument development with children with relevance to the field of adapted physical activity. Â Specifically, we investigated the question-and-answer processes of children with impairments when responding to the Athletic Competence Domain Subscale from Harter’s (1985) Self-Perception Profile for Children. Eight children with different diagnoses (ages 8-13 years) took part in cognitive interviews. The study revealed sources of validity and invalidity in the instrument. Differences and concerns in the children’s comprehension of questions and interpretation of words, leading to potentially limited and varied sources of information for response production, emerged. While judgment generally appeared to be unproblematic, topic sensitivity and limited response options were a common constraint. The data obtained from this study could be used to further refine the instrument.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,897
Score d'incertitude au seuil0,510

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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