MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2120725947 · doi:10.1123/jsep.25.4.484

Motor Performance as a Function of Audience Affability and Metaknowledge

2003· article· en· W2120725947 sur OpenAlexaff
Jon Law, Rich S.W. Masters, Steven R. Bray, Frank F. Eves, Isabella Bardswell

Notice bibliographique

RevueJournal of Sport and Exercise Psychology · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdversarial systemPsychologyTask (project management)Function (biology)Control (management)Social psychologyTest (biology)Style (visual arts)Cognitive psychologyArtificial intelligenceComputer scienceVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Butler and Baumeister (1998) suggested that performance decrement of a difficult skill-based task occurring only in the presence of a supportive audience could be explained by “a cautious performance style” (p. 1226). A potential alternative explanation stems from Masters’ (1992) contention that skill failure under pressure occurs when performers attempt to control motor performance using explicit knowledge. It was proposed that a skill acquired with minimal metaknowledge (i.e., a limited explicit knowledge base) would remain robust regardless of audience type. To test this hypothesis, a table tennis shot was learned with either a greater or a lesser bank of explicit task knowledge. Performance was subsequently assessed in the presence of observation-only audiences, supportive audiences, and adversarial audiences. Consistent with hypotheses, supportive audiences induced performance decrement in the explicit-learning group only. It was argued that supportive audiences engender higher levels of internally focused attention than do adversarial or observation-only audiences, increasing the chance of disruption to skill execution when performance characteristics involve a large amount of explicit processing.

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)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations62
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Sport and Exercise PsychologyMême sujetSport Psychology and PerformanceTravaux en français237 207