Instrument Development and Validation of the Home Child Care Version of the Assessment for Quality Improvement
Notice bibliographique
Résumé
Research Findings: Measures of home child care (HCC) quality are limited and tend to be labor intensive. This article presents the measure development process as well as psychometric, construct, convergent and discriminant validity analyses for the HCC version of the Assessment for Quality Improvement (HCC-AQI) measure. The HCC-AQI is part of a suite of observational measures developed by the City of Toronto for use in its early childhood education and care Quality Rating and Improvement System. It takes 60–90 minutes to administer, making it significantly more efficient than other measures. Instrument development involved expert panels and item response theory analyses. Exploratory factor analyses and internal consistency analyses indicate that the HCC-AQI measure can be categorized into two subscales: Physical Space and Experiences and Caregiver/Child Interactions. Moderately strong correlations between these subscales also support computing total HCC-AQI scores. Correlations between the Infant/Toddler and Early Childhood Home Observation for Measurement of the Environment and the Responsive Interactions for Learning scale were moderate, providing evidence for convergent validity. Practice or Policy: the HCC-AQI is a promising efficient measure of HCC that can be used for research as well as quality improvement and accountability purposes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,038 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».