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Enregistrement W2941494828

Psychometric properties of the Spanish version of the Referee Self-Efficacy Scale (REFS)

2019· article· en· W2941494828 sur OpenAlexaff
Félix Guillén García, Deborah L. Feltz, Todd A. Gilson, Lori Dithurbide

Notice bibliographique

RevueAcceda (Universidad de Las Palmas de Gran Canaria) · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCronbach's alphaPsychologyReliability (semiconductor)PsychometricsScale (ratio)Structural equation modelingSample (material)Social psychologyStatisticsClinical psychologyMathematicsPhysicsThermodynamics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the present study was to translate into Spanish and analyze the reliability and validity of the Referee Self-Efficacy Scale (REFS). The English version of the 13-item REFS, which was created by Myers, Feltz, Guillen and Dithurbide (2012), was analyzed with data obtained from a sample of 490 Spanish referees representing three different team sports. The reliability was evaluated using Cronbach's alpha and test-retest. The validity was assessed through Confirmatory Factor Analyses and the correlations between the REFS subscales. The reliability estimated with Cronbach's alpha was (alpha =.85) which was acceptable for the 13-item REFS as well as its subscales ranged .72 to .80. The Confirmatory Factor Analyses were performed which supported a 13-item REFS, assessing the four hypothesized dimensions of self-efficacy: game knowledge, decision-making, pressure, and communication. The overall fit of the model was good showing value of .95 for AGFI, .97 for GFI and NNFI, .98 for CFI, and .04 for RMSEA. In conclusion, this version shows good properties in terms of its dimensionality and internal consistency. Guidelines are also provided for future research on its validity as a measure of self-efficacy in a sample of Spanish officials.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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