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Enregistrement W2951491820

The refficacy scale: A premilinary investigation to develop a referee efficacy scale

2010· article· en· W2951491820 sur OpenAlexaff
Félix Guillén García, Deborah L. Feltz, Lori Dithurbide

Notice bibliographique

RevueJournal of Exercise, Movement, and Sport (SCAPPS refereed abstracts repository) · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyConfirmatory factor analysisSocial cognitive theoryScale (ratio)Exploratory factor analysisSelf-efficacySocial psychologyStructural equation modelingSample (material)Applied psychologyPsychometricsStatisticsClinical psychologyMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sport officiating is a difficult job. One social-cognitive variable that may influence the effective performance of a sports official is his/her self-efficacy beliefs. Based on self-efficacy theory (Bandura, 1977, 1997), highly confident (i.e., high self-efficacy) referees should be more accurate in their decisions, more effective in their performance, more committed to their profession, and have more respect from coaches, administrators, and other officials. In this study, we defined referee efficacy (refficacy) as the extent to which referees believe they have the capacity to perform successfully in their job, and began a preliminary investigation to develop an instrument to measure the concept. A total of 1,988 referees from the U.S. and Spain and from a variety of different sports completed 38 items relating to referee efficacy. Approximately 50% of the sample was randomly chosen to conduct an exploratory factor analysis (EFA). Preliminary results of the EFA indicated that a single factor structure might be most appropriate for the Refficacy Scale (ReffS). All items were retained and the remaining sample was used to conduct a confirmatory factor analysis (CFA). Results from the CFA indicated a moderate model fit (CFI = .835; NNGI = .825; RMSEA = .044) on the one-factor model where all items loaded significantly (p

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations3
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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