The development of sport expertise: Current issues and different perspectives
Notice bibliographique
Résumé
The Great British Medalist Project (see Rees et al., 2016; Hardy et al., 2017) exemplifies the efforts to understand the development of sport expertise, as well as the complexity and multidimensional nature of athlete development. In the same spirit, this symposium focuses on the multidisciplinary constraints involved in the development of sport expertise. The first three presentations in this symposium explore popular secondary factors that constraint athlete development. Schorer et al explore the influence of different types of relative age effects (age within participation cohorts) on indicators of performance in football players (i.e., monetary value), while Smith and Weir examine the influence of relative age and level of competition on dropout from female developmental soccer in Ontario over a 7 year period. Farah et al examine the influence of geographic factors related to early athlete development environments (i.e., community population density and proximity to major developmental programs) on the development of Canadian National Hockey League draftees. In the fourth presentation, Wilson and colleagues also examine early developmental environments in their study of the relationship between an athlete's skill level and their family's (parent and sibling) physical activity and sport participation patterns. In the fifth presentation, Tedesqui and Young examine practice behaviour. Specifically, they describe the longitudinal influence of psychological grit (perseverance of effort and consistency of interests) on athlete's level of practice engagement. To conclude, our discussant, Joseph Baker, will discuss the implications of these presentations for future research, theoretical models athlete development, and talent identification and development programs.
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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 | 0,023 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,031 |
| Communication savante | 0,017 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».