Soccer specific working memory task
Notice bibliographique
Résumé
Domain specific cognitive testing demonstrates that individuals who have expertise in a given area perform better at recalling specific details pertaining to that domain. For example, volleyball players can identify if there is a volleyball in a picture (e.g., Starkes & Allard, 1983) better than non-players and chess players relative to non-players are better at recalling chess pieces on a board (e.g., Chase & Simon, 1973). The purpose of the current experiment was to create a task in which we could differentiate soccer players from non-soccer players using a working memory task and compare it to other measures of working memory (i.e., Corsi Block Test). We hypothesized that soccer players would be better at recalling the number of players on the field and would recall the number of players faster than non-soccer players. In order to determine the sensitivity of the protocol 20 participants (10 varsity soccer; 10 non-soccer players) completed a computerized soccer interception task that also embedded questions about the number of players on the field at random times. Results demonstrated that the soccer players were better at determining how many players were on the field. Furthermore, when the performance on a visuospatial working memory test (the Corsi Block Test) was analyzed, no differences were revealed between groups. The results suggest that soccer players perform better on the computerized soccer-specific working memory task and it is not related to an overall better performance on working memory or how fast they respond (no difference in response times between groups). The next step is to determine if this portable task is sensitive to changes in performance resulting from sport-related concussions. Sport specific cognitive tests may help coaches and players make a more direct connection between performance on test and possible deficits on the field of play.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».