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Enregistrement W4312113399 · doi:10.1186/s40359-022-01014-0

Psychometric properties and factor structure of the Early Development Instrument in a sample of Jordanian children

2022· article· en· W4312113399 sur OpenAlexaffabout
Emad Ghassab Ababneh, Eric Duku, Caroline Reid‐Westoby, Ashley Gaskin, Magdalena Janus

Notice bibliographique

RevueBMC Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesUNICEF
Mots-clésPsychologySample (material)Psychological researchPsychometricsApplied psychologyDevelopmental psychologySocial psychologyChromatographyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Investing in children's early years can have a lasting positive effect, such as better academic outcomes throughout their school careers. In Jordan, investments have been made in early childhood development and early childhood care and education to improve children's school readiness. School readiness comprises a range of abilities needed to succeed in school, including physical, emotional, social, and cognitive skills. To measure the impact of these investments on children's school readiness, Jordan has been implementing the Early Development Instrument (EDI), a population-level, teacher-completed checklist of children's school readiness, assessing children's development in five main areas, referred to as domains. METHODS: The goal of the current study was to examine the psychometric properties of the Arabic version of the EDI, using data collected in 2018 on a sample of 5952 children in Jordan. The EDI was translated from the original English version to Arabic and adapted for use in Jordan. We conducted a categorical confirmatory factor analysis (CFA) for each of the five domains of the EDI and examined the reliability of the domains and subdomains using Cronbach's alpha reliability coefficient. RESULTS: With few exceptions, the study results are in line with those of the analysis of the psychometric properties found with the original, Canadian English version of the EDI in a population of Canadian children. Results of CFAs demonstrated, for the most part, good model fits. Internal consistency indices of the domains ranged from 0.60 for physical health and well-being to 0.96 for social competence. For the subdomains, they ranged from 0.26 to 0.94. CONCLUSIONS: Our results provide empirical support for the adaptation of the EDI for population monitoring of school readiness in Jordan. Validation of the Arabic adaptation opens up the possibility of assessing school readiness of young children in Jordan in comparison to the many other countries that have successfully adapted and applied the EDI.

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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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