Measuring athletes' self-efficacy for deliberate practice: Initial development and analyses
Notice bibliographique
Résumé
Research has substantiated the role of deliberate practice (DP) in the acquisition of expertise but none has considered psychological characteristics enabling athletes to navigate Ericsson et al.'s (1993) three constraints to DP (Baker & Young, 2014). This study examined the initial factorability and concurrent validity of items assessing self-efficacy to navigate resource (6 items), effort (3 items) and motivational (3 items) constraints. Sixty-six athletes (30 m, 36 f, ages 13-17), from six (regional to international) performance levels, also provided amounts of DP and pertinent concurrent measures. A 3-constraint factor model, CFI = .93, SRMR = .06, RMSEA = .08 (90% CI .03 - .12) showed superior fit to a 1-factor model, CFI = .68, SRMR = .12, RMSEA = .17 (90% CI .14 - .20). Pearson correlations (partialling out age) between each scale and performance level, DP and physical preparation were non-significant, ps > .17. However, resource efficacy correlated with future sport self (r = .25, p = .04) suggesting athletes who are more efficacious practicing without resources more strongly foresee themselves as reaching the upper echelon of sport in the long-term. Further, effort efficacy correlated with consideration of future consequences (r = .36, p = .003) suggesting athletes who are more efficacious practicing when they are fatigued/lack energy report a greater focus on the long-term consequences of their training. Partialling out performance level, older athletes reported higher motivation efficacy (r = .26, p = .04) meaning they have greater efficacy to practice even when unmotivated or not improving.Acknowledgments: This research was funded by a grant from the Research Development Program and the Faculty of Health Sciences at University of Ottawa.
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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 | 0,013 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».