MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2169754703 · doi:10.1080/02640410600947165

Demonstration as a rate enhancer to changes in coordination during early skill acquisition

2007· article· en· W2169754703 sur OpenAlexaff
Robert R. Horn, Abigail Williams, Spencer J. Hayes, Nicola J. Hodges, M. Scott

Notice bibliographique

RevueJournal of Sports Sciences · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMovement (music)Dreyfus model of skill acquisitionBall (mathematics)Motor learningComputer sciencePsychologyPhysical medicine and rehabilitationCognitive psychologySimulationControl (management)Control theory (sociology)Artificial intelligenceMathematicsNeuroscienceMedicinePhysicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We compared the nature and rate of change in intra-limb coordination in participants who observed a video model (model) with those who practised based on verbal guidance only (control). Sixteen male novices threw a ball towards a target with maximal velocity using a back-handed, reverse baseball pitch. Participants in the model group immediately changed their intra-limb relative motion to more closely resemble the model's relative motion pattern. This new coordination pattern, and concomitant changes in ball speed, was maintained throughout acquisition, without further change. In contrast, the control group showed no change in coordination or ball speed across acquisition. Our findings suggest that demonstrations act as a rate enhancer, conveying an immediate movement solution that is adopted early in acquisition. A model may constrain the learner to perceive and imitate the model's relative motion pattern as suggested by Scully and Newell (1985). The stability of this new movement pattern questions accounts of learning, which suggest that prescriptive, directed learning may result in the "soft assembly" of an inaccurate and temporary movement solution.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,684
Score d'incertitude au seuil0,228

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations35
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Sports SciencesMême sujetMotor Control and AdaptationTravaux en français237 207