Leadership scale for sports - Invariant across gender?
Notice bibliographique
Résumé
Leadership has been of interest to sport psychology researchers for decades. One of the most popular models of leadership in sport is Chelladurai’s (1978) Multidimensional Model of Leadership. Its accompanying questionnaire, the Leadership Scale for Sports (LSS), has been used in a multitude of studies as a measurement tool to assess a coach’s leadership. Given the popularity of the scale, it is rather surprising that the factorial validity of the LSS has been examined by only few studies (e.g., Fletcher & Roberts, 2013; Riemer & Chelladurai, 1998) with relatively small sample sizes (N<400). Furthermore, a structured examination if the LSS is invariant across gender is missing. Consequently, the purpose of the study is two-fold: (a) identifying a best-fit model for the LSS with a large sample (i.e., N<1000) and (b) testing the invariance across gender for this model. In total, data from 1065 CIS and NCAA athletes (female N=599, Age M=20.29, SD=2.06) were analyzed. Four dimensions of the LSS (training and instruction, positive feedback, social support, democratic behavior) were measured. Autocratic behavior was not considered for this study because previous research indicated psychometric and conceptual problems with this dimension. Confirmatory factor analysis was used to find a model of best fit for the LSS. Once this model was identified, it was tested for invariance across gender. The results indicated that the original factor structure of the LSS had an acceptable fit of the data (CFI=.90, NNFI=.90, RMSEA=.060, 90%CI .058-.062, 4 error variances correlated). The invariance analysis revealed that the model is invariant for measurement weights and intercepts (change CFI <.01) across gender. Taken together, this study supports the view that the LSS is a useable tool to measure leadership in sports for male and female athletes. Limitations and future research directions will be discussed.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».