Introduction to the Special Issue. A Dozen Years of Demonstrating That Informant Discrepancies are More Than Measurement Error: Toward Guidelines for Integrating Data from Multi-Informant Assessments of Youth Mental Health
Notice bibliographique
Résumé
Validly characterizing youth mental health phenomena requires evidence-based approaches to assessment. An evidence-based assessment cannot rely on a “gold standard” instrument but rather, batteries of instruments. These batteries include multiple modalities of instrumentation (e.g., surveys, interviews, performance-based tasks, physiological readings, structured clinical observations). Among these instruments are those that require soliciting reports from multiple informants: People who provide psychometrically sound data about youth mental health (e.g., parents, teachers, youth themselves). The January 2011 issue of the Journal of Clinical Child and Adolescent Psychology (JCCAP) included a Special Section devoted to the most common outcome of multi-informant assessments of youth mental health, namely discrepancies across informants’ reports (i.e., informant discrepancies). The 2011 JCCAP Special Section revolved around a critical question: Might informant discrepancies contain data relevant to understanding youth mental health (i.e., domain-relevant information)? This Special Issue is a “sequel” to the 2011 Special Section. Since 2011, an accumulating body of work indicates that informant discrepancies often contain domain-relevant information. Ultimately, we designed this Special Issue to lay the conceptual, methodological, and empirical foundations of guidelines for integrating multi-informant data when informant discrepancies contain domain-relevant information. In this introduction to the Special Issue, we briefly review the last 12 years of research and theory on informant discrepancies. This review highlights limitations inherent to the most commonly used strategies for integrating multi-informant data in youth mental health. We also describe contributions to the Special Issue, including articles about informant discrepancies that traverse multiple content areas (e.g., autism, implementation science, measurement validation, suicide).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».