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Enregistrement W2755833830

Transferability between virtual and real sports – A training study on dart throwing performance and quiet-eye behaviour in dart novices

2014· article· en· W2755833830 sur OpenAlexaff
Judith Tirp, Christina Steingroever, Joseph Baker, Jörg Schorer

Notice bibliographique

RevueJournal of Exercise, Movement, and Sport · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThrowingDartEye trackingTraining (meteorology)TransferabilityComputer scienceVirtual trainingTransfer of trainingMotor skillSimulationVirtual realityPsychologyHuman–computer interactionArtificial intelligenceAeronauticsCognitive psychologyEngineeringMachine learningPhysicsDevelopmental psychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transfer of training effects between activities (e.g., from basketball to soccer) and training environments (e.g., from practice to competition) is a fundamental issue in motor learning and skill acquisition. Rienhoff et al., (2012) noted the transfer of motor but not quiet-eye effects in basketball experts. The aim of the current study was to investigate whether virtual and real dart training enables the transfer of quiet-eye duration (QED) and throwing accuracy. We hypothesized an increase in performance for both virtual and real dart training and that these skills would transfer between training modalities. Participants ( n = 31) were separated into three groups (virtual training, real training, control) and conducted 15 throws in pre- and post-tests on a real and virtual (Microsoft XBox Kinect) dartboard. The training groups performed three training sessions of 50 throws each. QED was measured using SMI eye tracking glasses and throwing performance (TP) was considered as the radial distance from the bull’s eye. Results showed a significant increase for QED: F (1,26) = 10.63, p = .03, ƒ = .64. The interaction between group and test was significant for TP: Fs(2,28) = 10.39, p = .01, ƒ = .62. All groups improved their QED between pre and post-tests with the virtual group showing the highest increase. Concerning TP, the training groups maintained their results between tests with the control group performing worst. Our results indicate that virtual training facilitates performance and transferability of QED. This might be because of a cross-hair presented in the video game. However, our results suggest real training is needed to increase TP and its transferability. An explanation might be a longer needed intervention for improving both factors and in addition that both tasks are not as simultaneously as supposed to be.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,293 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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