Comparing Technical Proficiency of Elite Table Tennis Players with Intellectual Disability: Simulation Testing versus Game Play
Notice bibliographique
Résumé
Technical skill proficiency among elite table tennis players with intellectual disabilities (ID) was investigated in this study using two approaches: an off-court simulation testing protocol and an on-court, standardized observational framework during game play. Participants included 24 players with ID (M age = 25 yr., SD = 6; M IQ = 61, SD = 9), the top 16 performers, 13 men and 11 women, at the International Federation for sport for para-athletes with an intellectual disability (Inas) World Championships. Self-reported table tennis training experience of the players was 13 +/- 5 yr. In the Simulation Testing condition, players were instructed to play five sets of basic and five sets of advanced skills, which were subsequently assessed by experts using a standardized and validated observational protocol. The same protocol was used to assess the same skills during Game Play. Ratings of overall technical proficiency were not significantly different between Simulation Testing and Game Play conditions. There was a strong positive correlation between technical proficiency measured during Game Play vs Simulation Testing for the variables flick, topspin forehand, and topspin backhand. No correlations were found for the variables contra, block, and push. Insight into this relationship is important for future development of classification systems for ID athletes in the Paralympic Games, because comparing competition observation with the athlete's potential shown during the classification session is essential information for classifiers to confirm the athlete's competition class.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».