The Relationships among Skill Level, Age, and Golfers’ Observational Learning Use
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to examine the influence of skill level and age on golfers’ ( n = 188) use of observational learning for skill, strategy, and performance functions, as assessed by the Functions of Observational Learning Questionnaire. Golf handicap was used as an objective measure of golf skill level, with a lower handicap reflecting a higher skill level. It was hypothesized that both age and skill level would predict observational learning use, with younger and less experienced golfers reporting increased use of all three functions of observational learning. It was also predicted that age and skill level would interact to predict use of the performance function, with younger golfers employing more of that function than older golfers at the same skill level. Partial support was obtained for these hypotheses. Regression analyses revealed that the interaction of age and skill level predicted use of the skill function. Younger golfers employed more of the skill function than older golfers; however this discrepancy increased as skill level decreased. Age, and not skill level, was a significant predictor of golfers’ use of both the strategy and performance functions, with younger golfers employing more of these functions than older golfers. These results suggest that age-related factors may have a greater impact than skill-related factors on observational learning use across the lifespan.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».