The influence of sport competition level on positive youth development outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Organized sport is the most popular extracurricular activity in which Positive Youth Development (PYD) is researched (Holt, 2016). However, it has been noted that not all sport experiences are the same, and may influence PYD outcomes differently (Broh, 2002). One specific factor that could uniquely impact PYD outcomes within sport is different competition levels (Jones et al., 2011). The current study investigated the potential difference in PYD outcomes derived by three different competitive streams: community, competitive, and instructional. A sample of 82 youth sport participants (Mage = 15.0) who identified themselves as either primarily competitive (n = 35), community (n =35) or instructional (n = 12) sport athletes completed the short version of the Youth Experiences Survey for Sports (YES-S; Sullivan et al., 2013). The YES-S measures five interrelated outcomes of youth sport, four positive (Personal and Social Skills; Cognitive Skills, Goal Setting and Initiative) and one negative (Negative Experiences). Analysis of Variance showed that there was a significant difference between the groups in three different sub-scales: Cognitive Skills [F(2, 79) = 3.64, p < 0.05], Goal Setting [F(2, 79) = 3.81, p < 0.05] and Initiative [F(2, 79) = 3.37, p < 0.05]. Post-hoc Games-Howell analysis revealed that competitive athletes scored significantly higher than community athletes on both Cognitive Skills and Goal Setting whereas instructional athletes were significantly higher than community athletes on Initiative. These results suggest that although previous research has indicated that sport can contribute to PYD, varying sporting contexts may contribute differently to these outcomes.Acknowledgments: Social Sciences and Humanities Research Council
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».