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Enregistrement W4393972536 · doi:10.1016/j.psychsport.2024.102638

Factorial validity and measurement invariance of the Athlete Burnout Questionnaire (ABQ)

2024· article· en· W4393972536 sur OpenAlexaff
Michael C. Grugan, Luke F. Olsson, Robert S. Vaughan, Daniel J. Madigan, Andrew P. Hill

Notice bibliographique

RevuePsychology of sport and exercise · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueHealthcare Education and Workforce Issues
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesRaynaud’s and Scleroderma Association
Mots-clésPsychologyMeasurement invarianceBurnoutApplied psychologySocial psychologyFactorialClinical psychologyStatisticsConfirmatory factor analysisStructural equation modelingMathematicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Athlete Burnout Questionnaire (ABQ) is the gold standard measure for burnout in athletes. However, previous assessments of factorial validity have: (a) tested overly restrictive measurement models; (b) provided mixed support for factorial validity; and (c) not been applied to assess measurement invariance across gender, sport type, or age. To address these issues, we used ABQ data provided by 914 athletes (Mage = 21.75 years, SD = 8.79) and examined factorial validity using confirmatory factor analysis (CFA) and exploratory structural equation modelling (ESEM) techniques. We also examined measurement invariance of the ABQ data across reported gender (female, male), sport type (individual, team), and age (≤18 years, >18 years) groups. The analyses revealed that an ESEM model provided superior fit over the corresponding CFA model. In terms of measurement invariance, support was provided for the equivalence of the ABQ across each group. This means that researchers using the ABQ can collect data across these groups and examine potential differences with confidence that the ABQ is approximately invariant. In all, we provide evidence that the majority of ABQ items are key target construct indicators and the burnout construct (as measured by the ABQ) has the same structure and meaning to different athlete groups.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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