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Enregistrement W3008030783 · doi:10.5604/01.3001.0013.8546

Athletic talent as a scientific problem and challenge for practice

2019· article· en· W3008030783 sur OpenAlexaboutno aff
Vladimir Issurin

Notice bibliographique

RevueJournal of Kinesiology and Exercise Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePhysical Education and Training Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNoticeIdentification (biology)PsychologyComprehensionPromotion (chess)PhenomenonNarrativeAthletesApplied psychologyPolitical scienceComputer scienceEpistemologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim. A narrative review of the research results of the multi-aspectual phenomenon of sports talent by researchers from various research centers around the world. Basic procedures. Analysis and synthesis in a narrative review of various methodological concepts regarding research on sports talent, with particular notice of selected American (USA), Canadian, Dutch, German (DDR) and Soviet (USSR) stances. Results. The commonly accepted approach presupposes the division of long-term preparation into a number of stages, at which various age and sport-specific tasks are solved, and young athletes overcome appropriate phases of their giftedness and talent evaluation. The objective difficulties in Talent Identification (TI) are associated with variations in the rate of maturation and unevenness of biological and sport-specific development of young prospects. Serious restrictions regarding early evaluation of giftedness and talent are associated with the lack of psychological measures and insufficient attention paid to personality traits that, to a great extent, determine the achievement of exceptional performance. Talent Identification (TI) in team sports requires more sensitive tests for prediction of successful game activity; such an item as fatigue tolerance was not taken into account by training experts and analysts. Main findings. 1. Athletic Talent is a complex, multifaceted phenomenon that is widely considered from methodological, biological, philosophical and social positions; 2. The methodological foundation can be considered the basic background for general comprehension of the problem and fulfilment of various scientific and practical projects directed towards the recognition, identification and promotion of talented individuals.

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)0,112
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,159
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,591

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1120,159
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0050,031
Communication savante0,0180,013
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0070,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,392 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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