The applied model for the use of observation: An update on context and function research
Notice bibliographique
Résumé
A review of the literature on the use of observation for motor learning and performance was conducted by Ste-Marie et al. (2012). Of the close to 100 articles reviewed in that work, it was determined that close to 95% were undertaken in skill training contexts with little research in sport competition or rehabilitation contexts. Moreover, the majority of the skill training research (>80%) was completed in laboratory settings. Additionally, the observation interventions used targeted the skill function of observation (> 90%) and interventions related uniquely to the strategy and performance functions were largely ignored. Ste-Marie et al. (2012) recommended that researchers extend their inquiry on the use of observation interventions beyond the skill function and to implement the research in applied settings that also captures the sport competition and rehabilitation contexts. An analysis of the observation intervention research literature from 2012-2018 was conducted to determine whether any of these recommendations have been heeded. The analysis of the 57 articles garnered has shown a greater percentage of research in the sport competition and rehabilitation contexts (30%), yet research in training contexts was still dominant. Of those papers in the training context, close to 50% were completed in applied settings. Consistent with the early research, however, observation interventions were focused on the skill function, with limited interventions for the performance or strategy functions. Thus, while some recommendations have been heeded, there are still research gaps that need to be addressed within observation intervention research for motor skill learning and performance.
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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 | 0,037 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,011 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».