Exploring Basic Needs, Motivation, and Retention Among Female Sport Officials
Notice bibliographique
Résumé
Sport officials in general, and female sport officials specifically, are underrepresented in the research. More work is required to better understand what attracts female sport officials to the role, along with what facilitates their retention. The purpose of this study was to examine the relationships between female sport officials’ motivations, basic needs, and intentions to remain as officials. Through an online survey, 186 female sport officials responded to (a) the Basic Needs Satisfaction in Sport Scale (BNSSS), (b) the Referee Retention Scale (RRS), and (c) questions assessing Reasons for Becoming Officials. Pearson correlation tests established relationships among various subscales, and regression tests were conducted to determine whether any variables predicted RRS scores. All five BNSSS subscales significantly correlated with most RRS subscales and one Reasons for Becoming Officials subscale. Further, regression analysis revealed that increased scores on the BNSSS—specifically feelings of competence, choice, volition, and relatedness—predicted intentions to remain as officials, as measured by the RRS. Since the BNSSS predicts retention, sporting organizations should implement retention strategies that focus on building competence, volition, and relatedness among female sport officials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».