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Enregistrement W3136897194 · doi:10.1177/00315125211000862

Psychometric Properties of a French Version of the Perceived Motor Competence in Childhood Questionnaire

2021· article· en· W3136897194 sur OpenAlexaffabout
Christophe Maïano, Alexandre J. S. Morin, Johanne April, Maike Tietjens, Charlaine St-Jean, Cynthia Gagnon, Dennis Dreiskämper, Annie Aimé

Notice bibliographique

RevuePerceptual and Motor Skills · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensUniversité du Québec à RimouskiConcordia UniversityUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCompetence (human resources)Measurement invarianceConfirmatory factor analysisDifferential item functioningDevelopmental psychologyPsychometricsClinical psychologyStructural equation modelingSocial psychologyItem response theoryStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we examined the psychometric properties of a French version of the Perceived Motor Competence in Childhood (PMC-C) questionnaire. The participants were 219 French-speaking children (aged 5-12 years), recruited from elementary schools in the Canadian Province of Quebec. Results supported the validity and reliability of a second-order confirmatory factor analytic (CFA) model, including one higher-order factor. Additional analyses supported the complete measurement invariance of the first- and second-order factor structure across sex and indicated no differential item functioning or latent mean differences in PMC-C factors as a function of selected predictors (i.e., age, body mass-index and physical activity/sport involvement). Thus, this French version of the PMC-C has satisfactory psychometric properties (i.e., factor validity and reliability, measurement invariance and differential item functioning) and can be used to assess French-speaking children's perceived motor competence.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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