Quiet eye training aids the long‐term learning of throwing and catching in children: Preliminary evidence for a predictive control strategy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Quiet eye training (QET) may be a more effective method for teaching children to catch than traditional training (TT) methods, but it is unclear if the benefits accrued persist in the long term. Thirty children were randomly allocated into a QET or TT group and, while wearing a mobile eye tracker, underwent baseline testing, training and two retention tests over a period of eight weeks, using a validated throw and catch task. During training, movement-related information was provided to both groups, while the QET group received additional instruction to increase the duration of their targeting fixation (QE1) on the wall prior to the throw, and pursuit tracking (QE2) period on the ball prior to catching. In both immediate (R1) and delayed (R2, six weeks later) retention tests, the QET group had a significantly longer QE1 duration and an earlier and longer QE2 duration, compared to the TT group, who revealed no improvements. A performance advantage was also found for the QET compared to the TT group at both R1 and R2, revealing the relatively robust nature of the visuomotor alterations. Regression analyses suggested that only the duration of QE1 predicted variance in catch success post-training, pointing to the importance of a pre-programming visuomotor strategy for successful throw and catch performance.
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.
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 | 0,010 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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