Investigation of Sports Participation Motivations of Physical Education and Sports School Students
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to determine the sport participate motivation of the students who are attending physical education and sports college and to compare them according to the demographic variables. The universe of the research is composed of 480 students who are studying different programs in Bozok University Physical Education and Sports School in 2017-2018 academic year. The sample of the research consists of 180 students who are determined using random sampling technique. As a data collection tool in the research, personal information form and Gill et al. (1983) and Oyar et al. (2001) used the Sport Participation Motivation Scale, adapted to the Turkish population. The data were transferred to the SPSS 18 package program for analysis. Frequency and percentage analyzes, t test, Anova analysis and post hoc tests were used in the statistical analysis of the data. As a result of the analyzes performed, statistically significant differences were determined between the motivations of physical education and sports college students to participate in sports according to the variables of gender, age, department of education and sports branch (p < .05). It was determined that male students have higher motivation to participate in sports than female students. Students between the ages of 18-22 have a higher motivation to participate in sports than students between the ages of 23-27. Physical education and sports teaching department students were found to have higher motivation to participate in sports than the students of the coaching education department and the sports management department. Students who are engaged in team sports have higher motivation to participate in sports than students who are engaged in individual sports.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».