Multilingual Versions of Popular Social, Emotional, and Behavioral Tests: Considerations for Training School Psychologists
Notice bibliographique
Résumé
This paper focuses on bias in the translation of social, emotional, and behavioral tests. Specifically, the authors address tests developed in the United States (U. S.), but later adapted for use with non-English speakers, and / or individuals who live(d) outside of the United States. Ethics and best practices for use and selection of test translations are described, along with problems endemic to ad-hoc translation. In addition, the authors surveyed publishers to determine what languages and normative data have been made available other than the English version (with U.S. norms). This information is tabulated and presented. The most popular language available was English; normative data was available for English speakers from the United States, Australia, Canada, and the United Kingdom. Spanish was the second most popular, with 12.59% of the tests translated into Spanish (8.3% with norms). These Spanish norms may be general (all Spanish speakers) or specific (e.g., Puerto Rican norms). In addition, country-based norms are described for some tests, but the actual language is not (e.g., there are norms for Spain but it is unclear if the language is Castilian, Basque, Catalan, Galician, or Occitan).
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».