Incremental validity evidence supporting the domain-specific conceptualization and measurement of grit in intercollegiate student-athletes
Notice bibliographique
Résumé
The personality trait of grit (Duckworth, Peterson, Matthews, & Kelly, 2007) has traditionally been conceptualized and measured as a global or domain-general construct. The purpose of this study was to determine if grit is best conceptualized and measured as a domain-general construct or as a domain-specific construct (see Griffin, McDermott, McHugh, Fitzmaurice, & Weiss, 2016). To address this question, we sought incremental validity evidence to determine if domain-specific measures of grit could explain variance in domain-matched achievement-related criterion variables beyond the variance explained by a global measure of grit. A sample of 251 (102 female) intercollegiate student-athletes (M age = 20.34 years, SD = 2.0) completed three versions of Duckworth et al.'s Grit Scale: the original global (domain-general) version, a sport version, and a school version. Participants provided their Grade Point Average (GPA) and completed a self-report measure of perfectionistic strivings and perfectionistic concerns in sport (see Stoeber & Madigan, 2016). Results of a hierarchical regression analysis indicated that the school measure of grit explained an additional 20% of the variance in university GPA beyond the variance explained by the global measure of grit (p < .001). Results of a second hierarchical regression analysis indicated that the sport measure of grit explained an additional 3% of the variance in student-athletes' perfectionistic strivings in sport beyond the variance explained by the global measure of grit (p < .05). The results provide incremental validity evidence supporting the domain-specific conceptualization and measurement of grit in academic and sport settings.
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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 | 0,014 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».