Similarities and differences between sports subserving systematic talent transfer and development: The case of paddle sports
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to investigate similarities and differences for 18 sports toward canoe/kayak in order to identify donorsport and/or multisports, based upon a systematic analysis of the task constraints per sport that are assumed to be either crucial or less important from the coaches' viewpoint. DESIGN: Descriptive survey analysis. METHODS: 891 certified coaches from 19 sports valued (0-10; not important at all-very important) 15 characteristics by a questionnaire (Flemish Sports Compass) within their sport. Unique sport-profiles (discriminant analysis - DA) were constructed for 19 sports based on these characteristics. Similarities and differences between canoe/kayak and the other 18 sports were analyzed by means of MANOVAs on anthropometric, physical and motor coordination characteristics. RESULTS: Cross validated DA (rcan=0.660, Wilks' Lambda=0.564, p<0.001) showed that 72.1% of the canoe/kayak coaches were correctly assigned to their sport. For canoe/kayak seven characteristics were valued crucial; dynamic balance (8.51±1.69), core stability (8.45±2.27), pulling power (8.12±1.68), speed (7.54±2.07), endurance (7.27±2.03), stature (6.43±1.41) and rhythm (6.01±3.01). Least important characteristics were: flexibility (6.16±1.75), agility (4.27±3.10), catching (3.90±3.22), climbing (2.45±3.05), jumping (1.81±2.11), throwing (1.60±2.24), hitting (.94±1.77) and kicking (.61±1.04). CONCLUSIONS: This novel approach to determine important characteristics per sport makes identifying similarities and differences between sports possible. Similarities might enlarge talent-pools for possible talent transfers. Differences can help identify sports based on complementary characteristics for the construction of broad motor development programs. From this viewpoint gymnastics can serve as potential donorsport (similarities) for canoe/kayak, while handball and tennis can subserve broad development for young canoe/kayak 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 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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».