An investigation of the associations between personality and athlete leadership behaviours
Notice bibliographique
Résumé
Athlete leadership is defined as an athlete occupying a formal or informal leadership role within a team and influences team members to achieve a common objective (Loughead, 2017, p. 58). The study of athlete leadership is guided by numerous theoretical models such as the multidimensional model of leadership (Chelladurai, 2007). According to these models, personality will influence the behaviour of the leader. Very little research in sport has examined the relationship between personality and leader behaviour. This is unfortunate because personality traits are a precondition for leadership, providing the potential for leadership (Andersen, 2006).To better understand athlete leader behaviours, this study examined the relationship between personality and leadership behaviours of athlete leaders. Athlete leaders (N = 101) rated their agreement on the Big Five Inventory (John & Srivastava, 1999), and rated the frequency of their own leadership behaviours assessed by the Differentiated Transformational Leadership Inventory (Callow et al., 2009) and Leadership Scale for Sports (Chelladurai & Saleh, 1980). Model fit indices from the path analysis support our model (?2/df = 1.10, CFI = .99, NFI = .92, RMSEA = .03). Further, the results showed the personality dimensions of openness to experience, extraversion, and conscientiousness predicted most of the leadership behaviours, while the other two personality dimensions (i.e., neuroticism, agreeableness) predicted at least one leadership behaviour. These findings provide evidence that personality is positively related to athlete leadership behaviours. The results indicate that athlete leader's personality should be taken into account when delivering any type of athlete leadership development program.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».