Self-Esteem and Body Appreciation in Students of Sports Sciences Faculty: A Structural Equation Model
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this research is to examine the body appreciation and self-esteem levels of sports sciences faculty students. In this study, it was used relational screening model that is one of the quantitative reserch methods. The research group of the study was composed of students who study in Faculty of Sports Sciences in Gazi University. In study, Rosenberg Self-Esteem Scale (RSES) and Body Appreciation Scale (BAS) were used as data collection tools. The Pearson Moments Product Correlation, structural equation model and path analysis independent sample t-test, one-way ANOVA, percentage, frequency and descriptive statistics were used in data analysis. As a result of the research, it was determined that the self-esteem of students of sports sciences faculty is at an average level. In addition, it was found that the level of participants’ appreciating their own body was high. Moreover, it was concluded that self-esteem of female participants was higher than male participants, athletes in team sports has higher self-esteem than athletes in individual sports, 40-55 kg participants had a higher body appreciation score than 101 and over kg participants. Finally, it was concluded that the level of body appreciation increases as the level of self-esteem increases. As a conclusion of this study, it can be said that higher body appreciation correlated with higher self-esteem.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».