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Enregistrement W4291720697 · doi:10.1177/07419325221114472

Validation of a Measure of District Systems Implementation of Positive Behavioral Interventions and Supports

2022· article· en· W4291720697 sur OpenAlexaff
Angus Kittelman, Sterett H. Mercer, Kent McIntosh, Kelsey Morris, Heather Hatton

Notice bibliographique

RevueRemedial and Special Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral and Psychological Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesInstitute of Education Sciences
Mots-clésCoachingFidelityPsychological interventionPsychologyWorkforceStakeholderApplied psychologySchool districtMeasure (data warehouse)Medical educationPedagogyComputer scienceMedicinePublic relationsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

District leadership teams perform key roles in building the systems to support schools in the implementation of Positive Behavioral Interventions and Supports (PBIS). However, there is a lack of measures for assessment and progress monitoring specific to district PBIS systems. To address this gap, we evaluated the validity of a measure of implementation of district PBIS systems, the District Systems Fidelity Inventory (DSFI). Using 183 school districts and 760 schools implementing PBIS, we found the DSFI to have good evidence of structural validity for measuring nine aspects of district systems (Leadership Teaming, Stakeholder Engagement, Funding and Alignment, Policy, Workforce Capacity, Training, Coaching, Evaluation, and Local Implementation Demonstrations). We also found DSFI subscales to be moderately related to school-level PBIS implementation fidelity, providing evidence of convergent validity. We describe how leadership teams can use the DSFI to improve PBIS implementation and student outcomes.

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)0,000
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 enseignants0,439
Score d'incertitude au seuil0,754

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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