Escala de Desregulação Emocional Infantojuvenil (EDEIJ): evidências de validade
Bibliographic record
Abstract
A autorregulação emocional frente a eventos tristes é essencial nas diferentes fases do desenvolvimento humano, principalmente ao tratar-se de crianças e adolescentes, uma vez que diferentes estratégias de autorregulação podem ser fatores protetivos a transtornos mentais como a depressão. Dado a existência da Escala de Autorregulação Emocional-Infantojuvenil (EARE-IJ) para mensurar tais eventos, este artigo tem como objetivo apresentar a versão revisada do instrumento, com o intuito de aprimorá-la, buscar evidências de validade baseadas na estrutura interna e índices de fidedignidade. Responderam ao instrumento 299 crianças e adolescentes, com idades de 10 até 16 anos (M = 12,20; DP = 1,36), de modo que foram testados diferentes modelos de análise fatorial confirmatória, coeficientes de confiabilidade e um modelo de invariância para a variável sexo. Os resultados acumulam evidências favoráveis para o instrumento em sua nova versão, passando a ser conhecida como Escala de Desregulação Emocional Infantojuvenil (EDEIJ). Além de indicarem que o instrumento é capaz de avaliar crianças e adolescentes com diferentes níveis de desregulação emocional, bem como possui invariância configural e métrica. Conclui-se que a ferramenta é eficiente para realizar o rastreio de estratégias de autorregulação emocional em crianças e adolescentes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.045 | 0.112 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".