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Enregistrement W2953359988

Motivation for participation in sports: The influence of parents on their child

2010· article· en· W2953359988 sur OpenAlexaff
Sebastian Harenberg, Erwin Karreman, Harold A. Riemer, Kim D. Dorsch

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyIce hockeyDevelopmental psychologyContext (archaeology)PredictabilitySocial psychologyIntrinsic motivationNeed for achievementApplied psychologyMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The reason for young children's participation in a specific sport has been identified as multifold (e.g., meeting friends, improving skills, etc.). However, the initial decision to participate in a sport is often not made by the child but by the parents. In this context it appears that organized sport programs are not focused on satisfying the motivations of the children but on the parents. The potential discrepancy between the motivation of the child and his/her parents might impact continued sport participation. This study examines the motivation of the parents and how these influence the motivation of the children to participate in organized ice hockey. Three hundred and thirty ice hockey players (female n = 32) between the age of 9 and 10 and both parents filled out the Participation Motivation Questionnaire. The dimensions achievement, team, fitness, and excitement showed acceptable reliability (a> .70) for the data of the players, fathers, and mothers. The data for each family were matched. Multiple regressions were used to examine the predictability of the child's motivation from the parents' motivation on each of the four dimensions. All multiple regressions were significant (p < .01) however, the R2 value was relatively low for each analysis (.11 - .05). In conclusion, child's motivation for participation in hockey is only slightly influenced by the motivation of the parents. Implications and future research directions are discussed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,294 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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