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Enregistrement W3110051243 · doi:10.36706/altius.v9i2.12988

DAYA LEDAK OTOT LENGAN DAN KOORDINASI MATA TANGAN TERHADAP KETEPATAN SERVIS ATAS BOLAVOLI

2020· article· id· W3110051243 sur OpenAlexfundno aff
Yuni Astuti, Erianti Erianti, Zulbahri Zulbahri, Pitnawati Pitnawati, Arsil Arsil

Notice bibliographique

RevueAltius Jurnal Ilmu Olahraga dan Kesehatan · 2020
Typearticle
Langueid
DomaineHealth Professions
ThématiqueSports and Physical Education Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork University
Mots-clésHumanitiesPhysicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan daya ledak otot lengan dan koordinasi mata-tangan dengan ketepatan servis atas. Jenis penelitian adalah korelasional. Populasi dalam penelitian ini seluruh anggota tim bolavoli Klub Kecamatan Lubuk Sikaping Kabupaten Pasaman yang aktif mengikuti latihan berjumlah 20 orang. Teknik pengambilan sampel menggunakan total sampling. Untuk pengambilan data daya ledak otot lengan menggunakan tes medicine ball put dan koordinasi mata-tangan dilakukan dengan tes ballwerfen und-fangen test (lempar tangkap bola ke dinding). Sedangkan tes Ketepatan servis atas menggunakan tes ketepatan servis atas. Data dianalisis dengan korelasi product moment dan dilanjutkan dengan korelasi ganda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa: 1) daya ledak otot lengan mempunyai hubungan secara signifikan dengan ketepatan servis atas pemain bolavoli dan diterima kebenarannya secara empiris, serta berkontribusi sebesar 19,98%. 2) koordinasi mata-tangan mempunyai hubungan secara signifikan dengan ketepatan servis atas pemain bolavoli dan diterima kebenarannya secara empiris, serta berkontribusi sebesar 23,23%. Dan 3) daya ledak otot lengan dan koordinasimata-tangan secara bersama-sama mempunyai hubungan secara signifikan dengan ketepatan servis atas pemain bolavoli dan diterima kebenarannya secara empiris, serta berkontribusi sebesar 32,49%.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,296 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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