The refficacy scale: A premilinary investigation to develop a referee efficacy scale
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,012 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».