Adapting a Widely Used Children's Disability Attitudes Measure: Validation of the Maryland East‐African Children's Attitudes Towards Disabilities (MEACAD) Scale
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background The Chedoke‐McMaster Attitudes Towards Children with Handicaps (CATCH), a 36‐item scale, is widely used to assess children's attitudes toward peers with disabilities. While recognized for its strong validity and reliability, it was developed nearly four decades ago in Canada for children aged 9 to 13 and no longer fully aligns with diverse geographical and cultural contexts today. We examine children's attitudes toward children with disabilities in Kampala, Uganda, using a culturally‐tailored, shorter, and updated version of the CATCH scale. We establish the construct validity of the scale by testing three hypotheses grounded in existing literature. Methods We cross‐sectionally examined the attitudes of 375 children aged 6 to 9 years in Kampala in the Summer of 2024. Findings Through rigorous scale validation steps, we offer a modernized, age‐appropriate, and concise 15‐item adaptation—one of the first in the East African context. The revised scale demonstrated strong construct validity along with good internal consistency. Conclusions Future research should evaluate the scale's psychometric properties across broader age groups, geographical regions, and socioeconomic contexts to enhance its robustness as a modern multi‐dimensional scale for measuring children's attitudes toward peers with disabilities. We introduce the Maryland‐East African Children's Attitudes toward Disabilities (MEACAD) scale.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».