MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2062503882 · doi:10.2202/1932-0191.1045

Mental Imagery Research in Physical Education

2010· article· en· W2062503882 sur OpenAlexaff
Nathan Hall, Graham J. Fishburne

Notice bibliographique

RevueJournal of Imagery Research in Sport and Physical Activity · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParallelsPhysical educationSport psychologyPsychologyMental imageMotor imageryEducational psychologyApplied psychologyPedagogyMathematics educationCognitionEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this article is to present a framework for researching mental imagery use in school-based physical education. Mental imagery use has been researched quite extensively over the past 50 years in the areas of motor learning and sport psychology. Much has been learned regarding the benefits of using mental imagery to improve learning and performance. This article has drawn parallels between school-based physical education and the areas of sport psychology and motor learning. Based on findings in the areas of motor learning and sport psychology, and the similarities drawn between school-based physical education and these two areas, it could be expected that mental imagery use in school-based physical education has the potential to produce many benefits in learning and performance for both students and teachers. However, to date there has been very little research conducted with regard to mental imagery use and physical education. This article provides a research framework identifying questions that need to be addressed in order to more fully understand the potential imagery use has for both students and teachers in school-based physical education.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,378 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Imagery Research in Sport and Physical ActivityMême sujetMotivation and Self-Concept in SportsTravaux en français237 207