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Enregistrement W4396615623 · doi:10.1123/jsep.2023-0168

The Sport Experience Measure for Children and Youth (SEM:CY): A Rasch Validation Study

2024· article· en· W4396615623 sur OpenAlexaffabout
Philip Jefferies, Matthew Kwan, Denver M. Y. Brown, Mark W. Bruner, Katherine A. Tamminen, John Cairney

Notice bibliographique

RevueJournal of Sport and Exercise Psychology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Development and Social Support
Établissements canadiensUniversity of TorontoNipissing UniversityBrock UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRasch modelPsychologyPolytomous Rasch modelMeasure (data warehouse)Developmental psychologyApplied psychologySocial psychologyPsychometricsItem response theoryData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study employed Rasch analyses to validate a novel measure of sport experience: the Sport Experience Measure: Children and Youth (SEM:CY). Analyses were applied to self-reported data of n = 503 young people (age 9-18 years, M = 12.91, 50% female) in Canada who were engaging in sport during the previous 12 months. The revised measure, consisting of 24 items on a 3-point response scale, demonstrated good fit statistics (e.g., item fit residual: M = -0.50, SD = 0.94 and person fit residual: M = -0.62, SD = 2.33), an ability to reliably discriminate between levels of sport experience, and an absence of differential item functioning for various groups (males and females, older and younger individuals, solo and team sports, and those playing at various competitive levels, including recreation). The SEM:CY is a succinct tool that can serve as a valuable means to gauge the quality of an individual's sport experience, which can facilitate positive youth development and sustain participation across the life span.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,324 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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