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Enregistrement W4377087256 · doi:10.1177/07342829231177109

Factor Structure of the Bar-On Emotional Quotient Inventory in Youth on the Autism Spectrum

2023· article· en· W4377087256 sur OpenAlexaff
Adam W. McCrimmon, Abdullah S. Bernier, Justin McLeod, Rachel Pagaling, Janine Newton Montgomery, Sydney E. Kingston, David Nordstokke

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychoeducational Assessment · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSt.AmantUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAutismPopulationDevelopmental psychologyPopularityAutism spectrum disorderIntelligence quotientEmotional intelligenceInterpersonal communicationTest validityConstruct (python library)PsychometricsConstruct validityClinical psychologySocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Examination of emotional intelligence (EI) of autistic individuals has gained popularity. These efforts have included the BarOn Emotional Quotient Inventory, Youth Version (BarOn EQ-i YV); however, this measure was not standardized with this population and so its utility and the accuracy of its factor structure for this population is questionable. This study examined how well the factor structure as represented by a sample of autistic children and youth aligns with that described in the measure’s technical manual to clarify considerations for use. Results indicate poor metrics of model fit. Some factors were significantly correlated, though this was attenuated somewhat upon correction for multiple analyses. Two items from the interpersonal factor were negatively loaded, suggesting they should be subtracted from other items in that factor (in contrast to the standardized model). Implications for EI construct validity, understanding of EI in autism, and use of EI measures for this population are discussed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,304 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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