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Enregistrement W2943408964

Literature review of empirical studies using constraints led approach for motor learning, motor performance, and decision making

2018· article· en· W2943408964 sur OpenAlexaffabout
Brian K. V. Maraj, Nathan Gollner, Mitchell Kruk

Notice bibliographique

RevueJournal of Exercise, Movement, and Sport (SCAPPS refereed abstracts repository) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueSports and Physical Education Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMotor learningKinesiologyEmpirical researchPsychologyMotor skillApplied psychologyCognitive psychologyEmpirical evidenceRecreationTask (project management)Peer reviewMedical educationDevelopmental psychologyMedicineManagementPolitical scienceNeuroscienceEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined the degree to which empirical support for a constraints led approach (CLA) was present in peer reviewed journals for investigations of motor learning, motor performance and decision making. While it is a relatively new methodology, our review provided evidence that the number of studies that examined linear vs non-linear approaches in motor learning was quite limited (n=3). However, there were a significant number of studies (n=44) that manipulated constraints (primarily environment and task) to examine the effect of these manipulations on performance and decision making. We analyzed the various characteristics that contributed to these investigations. Generally, the participants in these studies were male, between the ages of 12 to 25 with skill levels that were primarily intermediate or advanced and the majority of studies focused on team sports. While overall there was support for a performance effect, the body of evidence is insufficient to make any conclusive statements about its effectiveness in terms of learning and transfer of motor skills.Acknowledgments: Funded by the Roger Smith Undergraduate Research Award and the Faculty of Kinesiology, Sport and Recreation at the University of Alberta

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,689

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,354 · 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 tête enseignante, 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'admission2
Résumé présentoui

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