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Enregistrement W3033475622 · doi:10.70252/xygt9428

Momentum During a Running Competition: A Sequential Explanatory Mixed-Methods Study

2020· article· en· W3033475622 sur OpenAlexaff
Vincent Gosselin Boucher, Sandra Peláez, Andrée‐Anne Parent, Jacques Plouffe, Alain Steve Comtois

Notice bibliographique

RevueInternational journal of exercise science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversité du Québec à ChicoutimiUniversité du Québec à RimouskiMcGill UniversityUniversité de MontréalCégep de RimouskiUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMomentum (technical analysis)Competition (biology)Distance runningTime trialSelection (genetic algorithm)PsychologySample (material)Explanatory modelSample size determinationPhysical therapyEconometricsDemographyMedicineStatisticsComputer scienceMathematicsBiologyInternal medicineEconomicsMachine learningEcologyChemistryBlood pressureSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

International Journal of Exercise Science 13(5): 615-632, 2020. The purpose of this study was to better understand the psychological momentum (PM) in varsity cross-country competitive runners during a 3000 m selection trials. A sequential explanatory mixed methods design was used: recruitment trial race day (quantitative) and interview day (qualitative + maximal aerobic running speed [MARS]). Sample was consisted of fifteen university distance runners (n = six women [25.9 ± 7.0 years old; 22.2 ± 1.8 BMI] and nine men [23.2 ± 2.4 years old; 22.6 ± 1.6 BMI]). During the recruitment trial race, athletes’ MARS was measured and used to create a performance index (PERFI) relative to selected moments. Also, the recruitment trial race was filmed. During the interviews, the recorded film was used to support athletes in the identification of key moments of the race, as well as to discuss positive and negative PM. PM was both defined by participants and devised by three themes: psychological, physiological and psychophysiological change. A significant PERFI difference (p < 0.001) was observed between positive (97.04 ± 5.88%) and negative (108.46 ± 7.76%) moments of PM. The results of PERFI for men and women athletes were not significantly different (p = 0.118). The PERFI standard deviation for women was not correlated (r2 = 0.26, p = 0.30) with the 3000 m time trial performance, but it was significantly correlated for men (r2 = 0.94, p < 0.001). The results of the present study could help developing interventions to focus on specific elements of the momentum such as race management/strategy, the attentiveness of the runner during the race and other elements of mental and physical preparation of the athletes.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,347 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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