Two-Phase Evaluation of the Validity of a Measure for Self-Regulated Learning in Sport Practice
Notice bibliographique
Résumé
For full guidelines please refer to Given the potential role of self-regulated learning (SRL) for enhancing practice and expertise development, we aimed to advance a valid and reliable athlete self-report measure of SRL for sport practice. We built on Toering and colleagues’ (2012a) initial SRL instrument along with Bartulovic and colleagues’ (2017) sport-specific modifications, and created new items to extend the conceptual breadth of the subscales. With a multi-sport sample of 482 athletes (Mage = 26.45, SD = 12.66; 55% female), two analytic phases tested (1) the factorial validity of the initial and the extended inventories, and (2) criterion validity, by examining how SRL scores distinguished skill groups ranging from local to international competitive levels. In Phase 1, the initial measurement model demonstrated psychometric concerns and we opted to pursue a refined model. The extended model demonstrated acceptable factorial validity but resulted in the fewest subscales. In Phase 2, subscales scores from all three models generally distinguished international-level senior (18 + years) athletes from lesser-skilled groups. Integrating the psychometric evidence and between-group effects across the initial, refined, and extended models, we conclude that the refined inventory, the Self-Regulated Learning for Sport Practice (SRL-SP) survey, is the preferred instrument.
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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 | 0,044 | 0,055 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».