MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2803597440 · doi:10.51359/2527-0885.2017.234582

AÇÕES DE LEVANTAMENTO: INDICADORES DE RENDIMENTO NO VOLEIBOL ESCOLAR

2018· article· pt· W2803597440 sur OpenAlexaff
Yago Pesoa da Costa, Jakenio Cavalcante Batista, Paloma De Araújo Cruz, Gilmário Ricarte Batiste

Notice bibliographique

RevueRevista Brasileira do Esporte Coletivo · 2018
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensQUAD Engineering (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ntrodução: Diante das diversas funções de jogo possíveis no voleibol, o levantador destaca-se, visto que é responsável pela distribuição das bolas para os atacantes. Objetivo: O objetivo foi associar a qualidade das ações do levantamento com a zona de distribuição, e de forma complementar comparar a qualidade entre setsvencidos e perdidos. Método: O estudo teve a participação de 12 instituições de ensino, que competiram durante os Jogos Escolares da Juventude 2016. Foram observados 32 sets, pertencentes a 16 jogos da competição, contabilizando 1656 ações de levantamento. Para verificar a associação foi utilizado o teste do qui-quadrado, e para comparar o teste U de Mann-Whitney. Resultados: Foram obtidos os seguintes resultados: A distribuição para a zona ofensiva teve maior incidência (91,1%). Houve associação significativa da zona de distribuição com2 a qualidade do levantamento (χ = 51.810; p< 0,001). Ao realizar o levantamento para a zona ofensiva, a frequência de ações excelentes foi maior do que o esperado. Já o set perdido apresentou maior número de levantamentos que não geram opções de ataque (U= 362,00; p= 0,034). Quanto ao coeficiente de performance não foi encontrado diferença entre vencidos e perdidos. Conclusão: Concluímos que a qualidade do levantamento apresentou uma dependência com as zonas ofensivas e defensivas, e os sets perdidos foram superiores em levantamentos que não geram ataque, o que favorece ao contra-ataque do set vencido. Palavras-chave: Eficiência, destreza motora, atletas, adolescente.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 GPT0,309
Écart entre enseignants0,290 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRevista Brasileira do Esporte Coletivo→Même sujetSports Performance and Training→Travaux en français237 207→