MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2066906964 · doi:10.1177/0013164409344520

Athletes’ Perceptions of Coaching Competency Scale II-High School Teams

2009· article· en· W2066906964 sur OpenAlexaff
Nicholas D. Myers, Melissa A. Chase, Mark R. Beauchamp, Ben Jackson

Notice bibliographique

RevueEducational and Psychological Measurement · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCoachingAthletesConfirmatory factor analysisApplied psychologyConstruct validityScale (ratio)Construct (python library)Exploratory factor analysisStructural equation modelingClinical psychologyPsychometricsStatisticsPhysical therapyMathematicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this validity study was to improve measurement of athletes’ evaluations of their head coach’s coaching competency, an important multidimensional construct in models of coaching effectiveness. A revised version of the Coaching Competency Scale (CCS) was developed for athletes of high school teams (APCCS II-HST). Data were collected from athletes ( N = 748) of seven relevant sports. Athlete observations were clustered within teams ( G = 74). Multigroup confirmatory factor analyses of the asymptotic within-teams covariance matrix provided evidence for factorial invariance, except for one residual variance, by athlete gender ( n male = 427, n female = 321). An exploratory multilevel confirmatory factor analysis provided evidence for close fit of an oblique five-factor within-teams structure and a one-factor between-teams structure.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations40
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEducational and Psychological MeasurementMême sujetSport Psychology and PerformanceTravaux en français237 207