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Enregistrement W4405321682 · doi:10.1080/1612197x.2024.2434109

Investigating the relationships among athlete leadership behaviours, perceptions of athlete leader fairness, and cohesion

2024· article· en· W4405321682 sur OpenAlexafffundabout
Katherine E. Hirsch, Todd M. Loughead

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sport and Exercise Psychology · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologySocial psychologyCohesion (chemistry)Interpersonal communicationTransactional leadershipGroup cohesivenessAthletesSport psychologyAuthentic leadershipApplied psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the study was to examine athlete leader fairness in relation to athlete leadership behaviours and cohesion. Participants included 363 intercollegiate team sport athletes from Canada and the United States. Participants completed the Leadership Scale for Sports (Chelladurai & Saleh [1980]. Dimensions of leader behavior in sports: Development of a leadership scale. Journal of Sport Psychology, 2(1), 34–45. https://doi.org/10.1123/jsp.2.1.34) to assess athlete leadership, Group Environment Questionnaire (Eys, Carron, et al., [2007]. Item wording and internal consistency of a measure of cohesion: The Group Environment Questionnaire. Journal of Sport and Exercise Psychology, 29(3), 395–402. https://doi.org/10.1123/jsep.29.3.395) to measure cohesion, and a leader fairness inventory (Colquitt [2001]. On the dimensionality of organizational justice: A construct validation of a measure. Journal of Applied Psychology, 86(3), 386–400. https://doi.org/10.1037/0021-9010.86.3.386). Structural equation modelling was used to assess athlete leader fairness as a mediator in the relationship between athlete leadership behaviours and cohesion. Positive relationships were found between athlete leadership behaviours of training and instruction, social support, and positive feedback with dimensions of athlete leader fairness, whereas autocratic behaviour was found to have a negative relationship with athlete leader fairness. Procedural fairness was positively related to all dimensions of cohesion, and interpersonal fairness was positively related to ATG-S. Regarding indirect effects, significant effects were found between athlete leadership behaviours and cohesion through the mediators of procedural fairness and interpersonal fairness. From these findings, procedural fairness was identified as a full mediator between training and instruction and all dimensions of cohesion, and interpersonal fairness was identified as a full mediator in the following relationships: autocratic behaviour-to-ATG-S, social support-to-ATG-S, and positive feedback-to-ATG-S. The present findings provide support for athlete leaders as a source of leader fairness in team sport. The findings also suggest that fairness may help explain why leadership behaviours positively relate to cohesion, indicating that athlete leaders should provide fair leadership to their team members.

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)0,001
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,537

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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