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Enregistrement W1964609237 · doi:10.1037/1076-898x.10.4.219

Predicting Performance Times From Deliberate Practice Hours for Triathletes and Swimmers: What, When, and Where Is Practice Important?

2004· article· en· W1964609237 sur OpenAlexaff
Nicola J. Hodges, Tracey Kerr, Janet L. Starkes, Patricia L. Weir, Angela Nananidou

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology Applied · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensUniversity of WindsorMcMaster UniversitySimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSprintAthletesPsychologyClinical PracticePhysical therapyApplied psychologyPhysical medicine and rehabilitationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Studies 1 and 2, the authors evaluated deliberate practice theory through analyses of the relationship between practice and performance for 2 populations of athletes: triathletes and swimmers, respectively. In Study 3, the authors obtained evaluations of practice from athletes' diaries. Across athletes, length of time involved in fitness activities was not related to performance. For the triathletes, a significant percentage of variance in performance was captured by practice. This was not so for sprint events for the swimmers, in which gender was a significant predictor. In the diaries, physical activities were perceived as enjoyable. In contrast to the results obtained from questionnaires, enjoyment did not covary with an activity's relevance to improving performance. Although these findings highlight the importance of sport-specific practice, the authors question a domain-independent account of expertise based on deliberate practice.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,338 · 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

Citations127
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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