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Enregistrement W3009801515 · doi:10.1123/jsep.2019-0166

Development and Evaluation of the High-Intensity Interval Training Self-Efficacy Questionnaire

2020· article· en· W3009801515 sur OpenAlexaff
Narelle Eather, Mark R. Beauchamp, Ryan E. Rhodes, Thierno Diallo, Jordan Smith, Mary E. Jung, Ronald C. Plotnikoff, Michael Noetel, Nigel Harris, Emily Graham, David R. Lubans

Notice bibliographique

RevueJournal of Sport and Exercise Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConfidence intervalPsychologyConfirmatory factor analysisIntraclass correlationReliability (semiconductor)StatisticsPhysical therapyHigh-intensity interval trainingPsychometricsStructural equation modelingMathematicsClinical psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study involved the design and evaluation of the High-Intensity Interval Training Self-Efficacy Questionnaire (HIIT-SQ). Phase 1: Questionnaire items were developed. Phase 2: Australian adolescents (N = 389, 16.0 ± 0.4 years, 41.10% female) completed the HIIT-SQ, and factorial validity of the measurement model was explored. Phase 3: Adolescents (N = 100, age 12-14 years, 44% female) completed the HIIT-SQ twice (1 week apart) to evaluate test-retest reliability. Confirmatory factor analysis of the final six items (mean = 3.43-6.73, SD = 0.99-25.30) revealed adequate fit, χ2(21) = 21, p = .01, comparative fit index = .99, Tucker-Lewis index = .99, root mean square of approximation = .07, 90% confidence interval [.04, .11]. Factor loading estimates showed that all items were highly related to the factor (estimates range: 0.81-0.90). Intraclass coefficients and typical error values were .99 (95% confidence interval [.99, 1.00]) and .22, respectively. This study provides preliminary evidence for the validity and reliability of scores derived from the HIIT-SQ in adolescents.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil0,349

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,270 · 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 tête enseignante, 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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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