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Enregistrement W3086011377 · doi:10.1016/j.jsams.2020.09.005

Similarities and differences between sports subserving systematic talent transfer and development: The case of paddle sports

2020· article· en· W3086011377 sur OpenAlexfundno aff
Jan Willem Teunissen, Stijn ter Welle, Sebastiaan Platvoet, Irene R. Faber, Johan Pion, Matthieu Lenoir

Notice bibliographique

RevueJournal of science and medicine in sport · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Academy of Sport and Exercise Medicine
Mots-clésSprintJumpingTrampolineThrowingPaddleClimbingApplied psychologyPsychologyAnthropometryPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyEngineeringMedicineAeronautics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,374

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations24
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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