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Enregistrement W2011401817 · doi:10.1080/1091367x.2014.942453

Measurement Invariance of the Passion Scale Across Three Samples: An ESEM Approach

2014· article· en· W2011401817 sur OpenAlexaff
Benjamin J. I. Schellenberg, Katie E. Gunnell, Amber D. Mosewich, Daniel S. Bailis

Notice bibliographique

RevueMeasurement in Physical Education and Exercise Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPassionAthletesPsychologyScale (ratio)Measurement invarianceStructural equation modelingConfirmatory factor analysisSocial psychologyRecreationStatisticsMathematicsGeographyEcologyPhysical therapyMedicineCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sport and exercise psychology researchers rely on the Passion Scale to assess levels of harmonious and obsessive passion for many different types of activities (Vallerand, 2010). However, this practice assumes that items from the Passion Scale are interpreted with the same meaning across all activity types. Using exploratory structural equation modeling (ESEM), we tested this assumption by examining the invariance of scores from the Passion Scale across groups of recreational athletes/exercisers (N = 562), competitive athletes (N = 438), and sports fans (N = 256). We found that the ESEM analysis fit the data better than the more common independent clusters confirmatory factor analysis (ICM-CFA) approach and yielded lower correlations between harmonious and obsessive passion factors. Using ESEM, we found evidence of configural, weak, and partial strong invariance across the three groups. Evidence of partial strong invariance provides tentative support for comparing levels of harmonious and obsessive passion across activities.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,070
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,070
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations24
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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