Examining the antecedents and outcomes of athlete leader fairness
Notice bibliographique
Résumé
Fairness is defined as an individualized perception of an action or statement as appropriate and just according to group rules and standards (Blanchard, 1986; Mallard, Lamont, & Guetzkow, 2009). The purpose of the study was to examine athlete leader fairness in relation to athlete leadership behaviours, cohesion, and athlete satisfaction. Participants were 203 (male n = 113; female n = 90; Mage = 19.85 years, SD = 1.51) intercollegiate team sport athletes. Participants completed the Leadership Scale for Sports (Chelladurai & Saleh, 1980), Differentiated Transformational Leadership Inventory (Callow, Smith, Hardy, Arthur, & Hardy, 2009), Group Environment Questionnaire (Eys, Carron, Bray, & Brawley, 2007), Athlete Satisfaction Questionnaire (Riemer & Chelladurai, 1998), and a leader fairness inventory (Colquitt, 2001). Data were analyzed using path analysis to examine relationships among the variables. Task-oriented leadership predicted procedural fairness (B = .48) and distributive fairness (B = .46), transformational leadership predicted distributive fairness (B = .31), interpersonal fairness (B = .39), and informational fairness (B = .39), and transactional leadership predicted procedural fairness (B = .23), interpersonal fairness (B = .21), and informational fairness (B = .13). In turn, procedural and distributive fairness predicted task cohesion (B = 1.52 and 1.54, respectively), which then predicted satisfaction with performance (B = .40) and the team (B = 1.19). Findings from the present study provide support for athlete leaders as a source of leader fairness perceptions in team sport. Additionally, perceptions of athlete leader fairness are identified as an antecedent of cohesion and athlete satisfaction.
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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 | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».