The Potential Usefulness of Virtual Reality Systems for Athletes: A Short SWOT Analysis
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.
Notice bibliographique
Résumé
Virtual reality (VR) systems (Neumann et al., 2017), which are currently receiving considerable attention from athletes, create a two- or three-dimensional environment in the form of emulated pictures and/or video-recordings where in addition to being mentally present, the athlete even often feels like he/she is there physically as well. As she/he interacts with and/or reacts to this environment, movement is captured by sensors, allowing the system to provide feedback.\n\nAs with every newly evolving technology related to human movement and behavior, it is important to be aware of the strengths, weaknesses, opportunities and threats (SWOT) associated with the use of this particular type of technology. SWOT analyses are widely utilized for strategic planning of developmental processes (Pickton and Wright, 1998; Tao and Shi, 2016) and it is of great interest to consider whether VR systems should be adopted by athletes or not. Aspects more inherent to the employed technologies of VR systems, and aspects more related to the application of VR systems with athletes are considered as strength/weaknesses and opportunities/threats, respectively. Analogously, SWOT analysis concerning another emerging technology involving sensors of individual parameters (i.e., “implantables”) has been performed (Sperlich et al., 2017).
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle