Extending Research on Deception in Sport – Combining Perception and Kinematic Approaches
Notice bibliographique
Résumé
The spatio-temporal demands of many high performance sport contexts require a strategic interplay between anticipation from early kinematic cues and the appropriate movement strategy. Despite the importance of the interaction between observer and deceiver in these contexts, this dyad is usually considered separately (i.e., from perceptual-cognitive or kinematic perspectives). The present approach proposes a consolidation of perceptual-cognitive and kinematic perspectives into a dyad of deception that focuses on the interplay between opposing actors within antagonistic contexts. A framework is proposed for analyzing movement deception within this dyad. Applying a functional approach, the deceptive act is positioned as a means of optimally solving an antagonistic performance task with high spatio-temporal demands. The framework involves three elements: first, the context of the movement deception is evaluated relative to the constraints imposed by the athlete, object, and deceptive content. Together, these constraints generate a range of potential kinematic options for movement deception. Second, movement deception is determined by the spatio-temporal constraints of the original context. More simply, misleading information is only useful if it mimics elements of the genuine movement. Third, the framework emphasizes targeting the spatio-temporal interplay as well as differentiating between active and co(ntra)-active movement deception. Our goal with this framework is to supplement movement deception research by providing a conceptional context that can be applied across sports.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».