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Enregistrement W2888092767 · doi:10.3389/fpsyg.2018.01260

An Augmented Perceptual-Cognitive Intervention Using a Pattern Recall Paradigm With Junior Soccer Players

2018· article· en· W2888092767 sur OpenAlexaff
Jörg Schorer, Marlen Schapschröer, Lennart Fischer, Johannes Habben, Joseph Baker

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyRecallCognitionPerceptionIntervention (counseling)Cognitive psychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In sport, perceptual skill training software is intended to assist tactical training in the field. The aim of this field study was to test whether "laboratory-based" pattern recall training would augment tactical skill training performed on the field. Twenty-six soccer players between 14 and 16 years of age from a single team participated in this study and were divided into three groups. The first received field training on a specific tactical skill plus cognitive training sessions on the pattern recall task. The second performed only the field training while the third group served as a control group and had field training on other topics. The task on the pre-, post-, and retention-tests was to recall specific soccer patterns displayed on a computer screen. Results showed significant changes between pre- and post-test performance. There was no significant interaction between groups and tests but the effect size was large. From pre- to retention-test, there was a significant difference between tests and an interaction between groups and tests, but no main effect difference between groups. On the basis of significance testing only retention was affected by the additional training, however, descriptive results and effect sizes from pre- to post-test were as expected and suggested there were learning benefits. Together these results indicate that augmented perceptual-cognitive training might be beneficial, but some limitations in our study design (e.g., missing field test, missing placebo group, etc.) need to be improved in future work.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,344 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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