Do Years of Running Experience Influence the Motivations of Amateur Marathon Athletes?
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the study was to investigate if years of running experience influence the motivations of marathon athletes. An empirical study was conducted during the last (20th) PKO Poznan Marathon, one of the largest and most popular mass running events in Poland, which was held in Poznan (Poland) in October 2019. A total of 493 marathon runners (29% of whom were female, and 71% of whom were male) took part in the cross-sectional study, which used the diagnostic survey method. The questionnaire employed the division of motives from the motivation of marathoners scale (MOMS) by Masters et al., adapted to the Polish language by Dybala. Running motivations have already been analysed for variables such as age, gender and place of residence, but there is a research gap regarding existing research, as the relationship between motivations and running experience has not yet been studied. One-way analysis of variance for independent samples was used to verify statistical hypotheses. Prior to making the relevant calculations, the assumption of homogeneity of variance was checked via Levene’s test. Variances were assessed with an F-test, and if they were unequal, Welch’s correction was applied. Eta squared (η2) was used as a measure of effect size. The calculations carried out showed that running experience was not a statistically significant factor in the motivations of runners taking part in a marathon.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».