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Enregistrement W2094093639 · doi:10.1080/1612197x.2008.9671857

Psychometric properties of the exercise identity scale in a university sample

2008· article· en· W2094093639 sur OpenAlexaff
Philip M. Wilson, Sovoeun Muon

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sport and Exercise Psychology · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyConfirmatory factor analysisScale (ratio)Identity (music)Construct (python library)Sample (material)Social psychologyRegression analysisConstruct validityPsychometricsClinical psychologyStructural equation modelingDevelopmental psychologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to examine the structural and criterion validity of scores derived form the Exercise Identity Scale (EIS; Anderson & Cychosz, 1994). Participants (N = 269; 61.0% female) completed the EIS (Anderson & Cychosz, 1994), the Psychological Need Satisfaction in Exercise Scale (PNSE; Wilson, Rogers, Rodgers, & Wild, 2006), and the Godin Leisure Time Exercise Questionnaire (Godin & Shepherd, 1985). Confirmatory factor analyses indicated a 2‐factor EIS measurement model comprised of role identity and exercise beliefs factors provided a superior fit to the data compared with a unidimensional model. Correlational and multiple regression analyses suggested that both role identity and exercise beliefs were associated with more frequent exercise behavior and stronger psychological need fulfillment in exercise, although the pattern was more pronounced for role‐identity. Collectively, these results suggest the EIS may hold some promise for advancing our understanding of exercise identity issues and highlights the need for further construct validation research with the EIS.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations126
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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