Interpreting and Implementing the Long Term Athlete Development Model: English Swimming Coaches' Views on the (Swimming) LTAD in Practice
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION The article by Melanie Lang and Richard Light provides interesting information related to the difficult task of adapting a swimming training programme to the general guidelines that the sport governing bodies impose to obtain funding support for the competitive programme. In general terms, a long term athlete development (L TAD) model is written by sport experts to define a general pathway of athlete development to achieve national or international performances in dif ferent sports or in a particular sport based on an interdisciplinary scientific knowledge. Numerous such models have been published and distributed for years in many countries and seek to guide the achievement of outstanding performances in many sports (see Canadian and English examples [1, 2]). The programme application entails a considerable ef fort on the part of the participants (swimmers, coaches and clubs), but unfortunately this ef fort seems absolutely necessary to obtain international performances. The problem arises when external guidelines based on LTAD may contradict, in some cases, the competitive rules that should stimulate participation in this long-term programme, as the cited article tries to demonstrate. However, I wish to deal with the conclusion of the article that concerned the impact of excessive volume upon development of technique. This led me to deal with the lack of attention that swimming-planning specialists devote to this highly influential factor in swimming performance.
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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 | 0,026 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,017 |
| Communication savante | 0,013 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».