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Enregistrement W2619921525 · doi:10.1123/jmld.2016-0048

Consolidation Effects in a Full-Body Diving Task

2017· article· en· W2619921525 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Motor Learning and Development · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensUniversité de MontréalBishop's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsolidation (business)PsychologySession (web analytics)Task (project management)Motor learningDreyfus model of skill acquisitionMemory consolidationMotor skillPhysical medicine and rehabilitationComputer scienceDevelopmental psychologyMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, it has been shown that spacing training sessions by several hours allows the consolidation of motor skills in the brain, a process leading to the stabilization of the skills and, sometimes, further improvement without additional practice. At the moment, it is unknown whether consolidation can lead to an improvement in performance when the learner performs complex full-body movements. To explore this question, we recruited 10 divers and had them practice a challenging diving maneuver. Divers first performed an initial training session, consisting of 12 dives during which visual feedback was provided immediately after each dive through video replay. Two retention tests without feedback were performed 30 min and 24 hr after the initial training session. All dives were recorded using a video camera and the participants’ performance was assessed by measuring the verticality of the body segments at water entry. Significant performance gains were observed in the 24-hr retention test ( p < .05). These results suggest that the learning of complex full-body movements can benefit from consolidation and that splitting practice sessions can be used as a training tool to facilitate skill acquisition.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,565
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,264 · 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