Validating a scale of youth sport coaching effectiveness
Notice bibliographique
Résumé
Coaching in youth sport has been recognized to have tremendous impact on the beliefs and behaviors of the athletes. Although coaching behavior is mediated by the perceptions of youth sport participants (Horn, 2008; Smith & Smoll, 2002), coaching effectiveness is typically measured through either the self-assessment of coaches or the objective recording of behaviors. One scale that was designed to assess coaching from the athlete perspective is the Coaching Behavior Scale for Sport (CBS-S; Cote et al., 1999). However, the scale has not been used much in the research literature and does not appear to have been validated as a measure of coaching effectiveness. The current study investigated the psychometric properties and validity of the CBS-S with a sample of 315 youth sport participants. Analyses examined the assumptions of multivariate data analysis (i.e., multicollinearity), convergent validity, and factor structure of the scale. These procedures resulted in a modified 24-item CBS-S that measures coaching effectiveness with respect to four interrelated factors – physical training and conditioning, technical skills, mental preparation, and competition strategies. The scale shows acceptable factor structure (CFI = .933, RMSEA = .044), and internal consistency (Cronbach's alphas ranging from .72 - .88). The result is a simple, valid and reliable instrument to assess youth sport coaching effectiveness from the athletes' perspective. Acknowledgments: This research was funded by the Social Sciences Research Council of Canada (SSHRC)
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».