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Enregistrement W4414881851 · doi:10.1017/s0954579425100473

The (mis)measure of misbehavior: Cross-national invariance of the Youth Externalizing Problems Screener across 32 countries

2025· article· en· W4414881851 sur OpenAlexaff
Milica Lazić, Sabirah Adams, Rebeca Aritio Solana, Christ Billy Aryanto, Andreja Avsec, Ali Bakhshi, Michael Bender, Sophie Berjot, Sonia Betancourth Zambrano, Andreja Brajša‐Žganec, Yunier Broche‐Pérez, Carmen Buzea, Rosario Cabello, Valentina Carreca, Rosalinda Cassibba, Judith Cavazos Arroyo, Fatemeh Daemi, Diego D. Díaz‐Guerra, Marija Džida, Mona Eidelsburger, Pablo Fernández‐Berrocal, Evelyn Fernández Castillo, Eduardo Fonseca-Pedrero, Tomasz Frąckowiak, Teresa Freire, Vesna Gavrilov‐Jerković, Biljana Gjoneska, Jesús Manuel Guerrero Alcedo, Md Jamil Hossain, Jessie Hillekens, Stefan Höfer, Naved Iqbal, Szilvia Jámbori, Mohsen Joshanloo, Ljiljana Kaliterna Lipovčan, Tina Kavčič, Marta Kowal, Marija Krstevska Taseva, Kwok Kit Tong, Denisse Manrique‐Millones, Michał Misiak, Pasquale Musso, Vojana Obradović, Javier Ortuño-Sierra, Ioana Emanuela Orzea, Ahmet Özaslan, Joonha Park, Marija Pašić, Rasa Pilkauskaitė Valickienė, Rogelio Puente‐Díaz, Lizbeth Puerta‐Sierra, Gordana Ristevska Dimitrovska, S. Craig Roberts, Puji Tania Ronauli, Shazly Savahl, Danielius Serapinas, Sok Ian Kuan, Agnieszka Sorokowska, Piotr Sorokowski, Dijana Sulejmanović, Sze Man Yuen, Erzsébet Szél, Dušana Šakan, Henri Tilga, Aleksandar Tomašević, Wenceslao Unanue, Jesús Unanue, Marieke van Egmond, Murat Yıldırım, Gaja Zager Kocjan, Laura Zamarian, Marija Zotović, Veljko Jovanović

Notice bibliographique

RevueDevelopment and Psychopathology · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeasurement invarianceSample (material)Cross-cultural studiesConfirmatory factor analysisStructural equation modelingInclusion (mineral)Psychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study investigated the cross-national measurement invariance of a 10-item Youth Externalizing Problems Screener (YEPS) on a sample of 17,489 adolescents from 32 countries. The original one-factor and two-factor models of YEPS were found to provide a poor fit to the data in most countries. Following the removal of two semantically overlapping items and the inclusion of correlated error terms, adequate model fit was obtained in 31 of 32 countries. Measurement invariance testing of an abbreviated 8-item YEPS (YEPS-SF) supported configural invariance. Partial scalar invariance was achieved only after freely estimating numerous parameters. The alignment analysis revealed that 22% of parameters were non-invariant across countries. South Africa, Hungary, and India showed the largest number of non-invariant parameters, whereas the lowest number was detected in several European countries. These findings highlight the potential of the YEPS-SF for use within individual countries and the challenge of developing cross-culturally comparable measures, suggesting that cultural adaptations may be necessary.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,481

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,295 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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