An examination of the factorial validity of a transformational coaching leadership inventory
Notice bibliographique
Résumé
The importance of coaching leadership is well established within the sport psychology literature (e.g., Gould et al., 2002). Avolio (1999) advocates leaders adopt a full range of leadership behaviours consisting of both transactional and transformational behaviours. With the exception of a small number of studies, most sport research to date has focused on the transactional component of leadership (Gomes et al., 2006). This may be due to the paucity of a sport specific transformational leadership measurement tool. The Differentiated Transformational Leadership Inventory (DTLI; Hardy et al., 2010) has shown promise as a valid and reliable measure of transformational leadership in a military context and has been recently used in sport (Callow et al., 2009). In particular, the DTLI has been used to examine athlete leadership but has not been used with regards to coaching leadership. Therefore, the purpose of the present study was to test the factorial validity of the DTLI in relation to coaching behaviours. The inventory was completed by 199 varsity athletes (67 males, 128 females: Mage = 20.40; SD = 1.91). Confirmatory factor analysis revealed that modifications to the DTLI were necessary in order to achieve acceptable levels of fit (e.g., RMSEA below .08, CFI and TLI above .90). Results indicated a five factor structure of transformational leadership provided the best model fit. Specific issues related to assessing coaching leadership behaviours are discussed.Acknowledgments: SSHRC
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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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».