MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2804569759 · doi:10.1123/jsep.2017-0193

The Development and Psychometric Properties of the Multidimensional Assessment of Teamwork in Sport

2018· article· en· W2804569759 sur OpenAlexaff
Desmond McEwan, Bruno D. Zumbo, Mark Eys, Mark R. Beauchamp

Notice bibliographique

RevueJournal of Sport and Exercise Psychology · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyTeamworkAthletesConstruct validityConfirmatory factor analysisConstruct (python library)Reliability (semiconductor)Applied psychologySport psychologyStructural equation modelingTeam sportValiditySample (material)PsychometricsSocial psychologyClinical psychologyStatisticsPhysical therapyComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this research was to develop a questionnaire to assess the multidimensional construct of teamwork in sport and to examine various aspects of validity related to that instrument. A preliminary questionnaire was first created, and feedback on this instrument was then obtained from a sample of team-sport athletes (n = 30) and experts in sport psychology (n = 8). A modified version of the questionnaire was then completed by 607 athletes from 48 teams, and 5 multilevel confirmatory factor analyses were conducted to examine the structural properties of data derived from this instrument. Evidence of adequate model-data fit along with measurement reliability was obtained for each of the 5 models. Taken together, the results from this research provide support for the content, substantive, and structural aspects of construct validity for data derived from the 66-item Multidimensional Assessment of Teamwork in Sport.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Sport and Exercise PsychologyMême sujetSport Psychology and PerformanceTravaux en français237 207