Assessment and Conceptualization of Perceived Competence in Ice Hockey: A Scale Development and Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
Perceived competence plays a crucial role in establishing environments favorable to individual development in youth sport. As most assessment tools of perceived competence are not sport-specific, they have limited usefulness for sport practitioners and researchers. This study had two-fold aims: (i) to develop a perceived competence assessment tool specific to ice hockey; and (ii) to examine its factorial structure and internal consistency. We first developed an initial 29-item version of this ice hockey competence self-report scale, using a group of ice hockey stakeholders and sports science experts to develop the items and a pilot sample of 42 hockey players to confirm test-retest reliability. Finally, we validated the scale among a cohort of 770 adolescent ice hockey players ( M age = 14.78, SD = 1.60 years). Results from exploratory factor analysis (EFA) revealed that perceived competence in ice hockey was defined by six dimensions, with rejection of seven items. Confirmatory factor analysis (CFA) suggested that the 6-factor first order model was the best fit with the conceptualization of perceived competence in ice hockey (CFI = 0.938, RMSEA = 0.044). The final, 22-item questionnaire now provides a reliable and valid measure of perceived competence in hockey for adolescent participants. It has promise for evaluating future interventions aiming to foster young athletes’ perceived confidence through sport.
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 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 | 0,013 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».