Processus d'implantation de l'entraînement à la prise de décisions auprès d'un entraîneur de football canadien universitaire
Notice bibliographique
Résumé
Résumé L’entraînement à la prise de décisions (Vickers, 2001) est une approche visant à solliciter un effort cognitif accru chez les sportifs afin de mieux les préparer aux exigences tactiques de la compétition. Les objectifs de la présente étude sont (a) de décrire l’implantation de « l’entraînement à la prise de décisions » au sein d’un groupe constitué d’un entraîneur et de neuf (9) joueurs d’une équipe de football canadien de niveau universitaire, et (b) de présenter l’évolution des performances de ces derniers au cours de 13 séances d’entraînement. Les résultats démontrent que cette approche d’entraînement favorise les occasions de répondre des participants, une condition essentielle à l’apprentissage. Quatorze des 19 éducatifs utilisés ont fait appel à des outils de l’entraînement à la prise de décisions (Vickers, 2001). Les performances du groupe se sont améliorées, particulièrement à la fin du processus d’entraînement, confirmant les conclusions de la recherche. Les résultats démontrent également que l’entraînement à la prise de décisions s’intègre très bien aux activités sportives où il y a une interaction directe avec un adversaire. La clé du succès repose sur une utilisation judicieuse de ses outils selon certaines variables contextuelles, dont le niveau d’habileté des participants.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».