Initial Psychometric Evaluation of a Service Dog Attraction Assessment Grid for Youth With ASD and Related Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Animal-assisted interventions, such as the use of service dogs, represent an increasingly popular therapeutic avenue for youths with autism spectrum disorder (ASD). Before engaging anyone in this type of intervention, it could be justified to assess their level of attraction to animals. However, this aspect is rarely documented, and no existing instrument suits the specific challenges of ASD clients and the reality of the clinical setting. This paper describes the use and preliminary validation of an observation-based assessment tool developed by the Mira Foundation to evaluate the level of attraction toward dogs. The 9-item scale has been used by the team throughout the evaluation process of 1,010 potential candidates for a service dog. It is designed to describe and quantify observed behaviors during a standardized encounter with a non-familiar dog. The participants were aged between 2 and 26 years old (mean age = 8.13, SD = 4.3 years) and 87% had an ASD diagnosis. A total of 323 participants were assessed by a second rater, which allowed for interrater reliability analyses on each item of the scale. The factorial structure of the scale was determined by applying an exploratory factor analysis (EFA) on one-half of the sample, followed by a cross-validation study consisting of a confirmatory factor analysis (CFA) on the other half. Cronbach’s alpha was used to assess internal consistency. Based on weighted kappa statistics, interrater reliability showed strong agreement for individual items (Kw between 0.66 and 0.85). A two-factor solution was produced with EFA and confirmed through CFA. A Cronbach’s alpha of 0.89 when items from the first factor (attitude) were combined and 0.92 for the second factor (interaction) indicated good internal consistency for the identified subscales. These findings support the reliability of this assessment tool and its potential use in clinical and research domains.
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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 | 0,000 | 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 ».