Career-Span Analyses of Track Performance: Longitudinal Data Present a More Optimistic View of Age-Related Performance Decline
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sport scientists (Starkes, Weir, Singh, Hodges, & Kerr, 1999 Starkes, J. L., Weir, P. L., Singh, P., Hodges, N. J. and Kerr, T. 1999. Aging and the retention of sport expertise. International Journal of Sport Psychology, 30: 283–301. [Web of Science ®] , [Google Scholar]; Starkes, Weir, & Young, 2003 Starkes, J. L., Weir, P. L. and Young, B. W. 2003. “Retaining expertise: What does it take for older athletes to continue to excel?”. In Advances in research on sport expertise Edited by: Starkes, J. L. and Ericsson, K. A. 251–272. Champaign, IL: Human Kinetics. [Crossref] , [Google Scholar]) have suggested that prolonged training is critical for the maintenance of athletic performance even in the face of predicted age-related decline. This study used polynomial regression analyses to examine the relationship between age and running performance in the 1500 and 10,000 metre events. We compared the age and career-longitudinal performances for 15 male Canadian Masters athletes with a cross-sectional sample of performances at different ages. We hypothesized that the 30 years of uninterrupted training characteristic of this longitudinal sample would moderate the patterns of age-related decline (retention hypothesis); alternatively, the cross-sectional data were expected to demonstrate pronounced age-related decline (quadratic hypothesis). Investigators performed multimodel regression analyses on the age and performance data. Based on the absence (for longitudinal data) or presence (for the cross-sectional data) of significant quadratic components in second-order polynomial models, the authors found support for their respective hypotheses. The longitudinal data showed that running performance declined with age in a more linear fashion than did cross-sectional data. Graphical trends showed that the moderation of age-related decline appeared greater for the longitudinal 10 km performances than for the 1500 m event.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle