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Enregistrement W1845089956 · doi:10.1016/j.adolescence.2015.09.006

Measuring psychological engagement in youth activity involvement☆

2015· article· en· W1845089956 sur OpenAlexaffabout
Heather L. Ramey, Linda Rose‐Krasnor, Michael A. Busseri, Shannon Gadbois, Anne Bowker, Leanne Findlay

Notice bibliographique

RevueJournal of Adolescence · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Development and Social Support
Établissements canadiensCarleton UniversityOntario Centre of Excellence for Child and Youth Mental HealthBrandon UniversityBrock UniversityHumber Polytechnic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyConfirmatory factor analysisStructural equation modelingMeasurement invarianceDevelopmental psychologyCognitionPsychometricsSample (material)Clinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although psychological engagement (e.g., enjoyment, concentration) may be critical in fostering positive outcomes of youth activity participation, too few studies have been conducted to establish its role in development. Furthermore, an established measurement tool is lacking. In the current study, we evaluated a brief engagement measure with two Canadian samples of youth (Sample 1, N = 290, mean age = 16.9 years, 62% female; Sample 2, N = 1827, mean age = 13.1 years, 54% female). We conducted a confirmatory factor analysis with structural equation modeling to examine the hypothesized structure of the model. We also assessed the measure's validity by testing relations between engagement and both perceived outcomes and positive features of activity settings. Psychological engagement was best captured by three latent cognitive, affective, and relational/spiritual factors and a second-order latent factor. Also, as anticipated, psychological engagement was associated with features of the activity setting and perceived impact.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,215

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,295
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,078 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations49
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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