Measurement invariance of the Youth Self-Report across youth who have committed sexual and nonsexual offenses.
Notice bibliographique
Résumé
Justice-involved youth experience high rates of mental health problems that require proper screening and assessment in order to effectively intervene. The Youth Self-Report (YSR) is a general psychopathology rating scale that measures several dimensions of psychopathology and is commonly used in clinical assessments, including with justice-involved youth. Yet, the underlying factor structure of the YSR has not been examined specifically in a sample of justice-involved youth. We examined the factor structure of the YSR using confirmatory factor analysis with a sample of 961 male youth involved with the justice system (12-18 years of age). Measurement invariance of the YSR was also examined across groups of youth who committed a sexual offence and those who committed a nonsexual offence. The eight-factor model presented with optimal fit to the data, consistent with previous research with nonjustice involved samples, and the model demonstrated strong measurement invariance across youth who committed both types of offenses (sexual and nonsexual). Youth who committed nonsexual offenses reported significantly higher degrees of rule-breaking behavior and lower degrees of social problems than youth who committed sexual offenses. The current findings provide strong psychometric evidence that supports the use of the YSR with justice-involved male youth. As such, clinicians and researchers can be confident in using the YSR as a mental health screening tool with male youth involved with the justice system who have committed various offenses. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».