When the quiet eye gets older – perceptual skill in expert and novice basketball players of varying age
Notice bibliographique
Résumé
Schorer and Baker (2009) showed that some perceptual skills could be maintained with age. The quiet-eye, defined as the last fixation on a target before starting a final motor action, is a robust phenomenon within perceptual expertise (Vickers, 2007). The aim of this study was to investigate maintenance of quiet-eye in basketball players of varying age and expertise groups. Our first hypothesis considered differences in throwing performance between expertise levels while the second investigated whether throwing results were maintained with age. In a two (novices vs. experts) by two (40-50 vs. 70-80 years of age) factorial design participants were asked to conduct free throws. Throwing results and duration of quiet-eye were the dependent variables. An analysis of variance revealed significant differences in throwing results across the expertise levels, F (1,47) = 107.76, p .01, ƒ=.44. Results for quiet-eye duration showed neither significant differences between expertise level, F (1,41) = 0.46, p = .50, ƒ =.01 , nor for age groups, F (1,41) = 1.98, p = .17, ƒ =.23. The interaction of both factors revealed a medium effect, Fs (1,41) = 3.87, p = .06, ƒ =.31. Our results indicate that free throw expertise can be maintained up to older ages, but skill maintenance cannot be attributed to longer quiet-eye durations, as it is in younger groups. These results indicate that motor behavior might be able to compensate for decreases in perceptual processes involved with throwing performance (cf. Salthouse, 1984). Acknowledgments: Salthouse T.A. (1984): Effects of age and skill in typing. In: J Exp Psychol: Gen (113), S. 345–371. Schorer, J. &. Baker J. (2009): Aging and perceptual-motor expertise in handball goalkeepers. In: Experimental Aging Research (35), S. 1–19. Vickers, J. N. (2007): Perception, Cognition and Decision Training. The Quiet Eye in Action. Champaign: IL: Human Kinetics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».