Maintenance of perceptual cognitive expertise in female volleyball players
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how to maintain skill with age is becoming increasingly important and while there is strong evidence that ´hardware´ elements of the perceptual and cognitive system (sensory and cortical factors) decline with age (Andersen, 2012; Brach & Schott, 2003), other components of the visual system and the brain's ability to process (i.e., software elements) visual stimuli change with age (Berke, 2009). Different studies have shown that many elements of experts' superior perceptual and motor performance can be maintained with age (Baker & Schorer, 2009). A recent study by Fischer et al. (2015) focused on the maintenance of perceptual and motor performances in older aged basketball experts, noting maintenance of motor but not perceptual performance (fixation duration) and suggesting older aged experts are able to compensate for losses in perceptual skills. The current study examined aspects of skilled perceptual performance among older female expert (n = 6), advanced (n = 7) and novice (n = 10) volleyball players. As expected, there were skill-related differences among the groups although analyses of differences in perceptual performances between the groups were mixed. Our results highlight several interesting areas for future work including the possibility that age-related changes in the performance environment might drive maintenance or decline of skill. This research contributes to a surprisingly limited evidence base regarding the influence of age on perceptual skill.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».