Leadership scale for sports - Invariant across gender?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle