Youth Athletes’ Moral Decision Making Levels and Sportspersonship Behavior Levels of Coaches
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to determine moral decision making attitudes of youth athletes and sportspersonship behavior levels of their coaches; and to test them in terms of certain variables. The study is in a descriptive research model; the sample group consists of 294 certified athletes playing in youth sports teams; the ages range between 11 and 17. As measurement, “Attitudes to Moral Decision-Making in Youth Sport Questionnaire-2 (AMDYSQ-2)” and “Sportspersonship Coaching Behaviors Scale (SCBS)” were used. In order to test whether the data meet the prerequisite for multivariable tests, Skewness and Kurtosis values and Levene and Box M values were investigated. In the analysis of data, descriptive statistics methods, MANOVA, ANOVA and Pearson Correlation analysis were used. In order to determine the reliability of scales, their Cronbach Alpha internal consistency coefficients were calculated. MANOVA results show that AMDYSQ-2 has a significant impact on all independent variables whereas SCBS has a significant impact on “gender” and “branch involvement duration” variables. According to the correlation results, there is a positive and low-level significant correlation between “acceptance of cheating” and “keep winning in proportion” factors of SCBS and “setting expectations for good sportspersonship”, “teaching good sportspersonship”, “reinforcing sportspersonship”, “prioritizing winning over good sportspersonship” and “modeling good sportspersonship” factors of AMDYSQ-2. As a result, it is concluded that for the athletes, “acceptance of cheating” factor of AMDYSQ-2 and “setting expectations for good sportspersonship” factor of SCBS are the most important factors.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».