A Different Perspective for Coaching and Training Education According to Score Changes During Rhythmic Gymnastics European Championships
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Rhythmic gymnasts repeat elements thousands of times which may put a risk on gymnasts’ health. It is necessary to protect the current and future health conditions of young gymnasts, especially in the growth process. There is a lack of knowledge about training education on rhythmic gymnastics. To suggest innovative changes, the current study aimed to analyze the scores (D, E, and total scores) of the first 24 gymnasts competing in 34th and 36th Rhythmic Gymnastics European Championships (ECh). Research data were collected from 24 rhythmic gymnasts’ scores, from the 34th ECh and 36th ECh. Difficulty (D), Execution (E), and total scores for hoop, ball, clubs, ribbon were analyzed. Conformity of data to normal distribution was assessed with the Kolmogorov-Smirnov test. Variables with normal distribution were compared by one-way analysis of variance (ANOVA)/independent samples t-test and for variables not fitting normal distribution, Mann Whitney U/Kruskal Wallis H test was used. The main findings of the current study were that D scores between 2018 and 2020 increased approximately 4.18 points (p<0.001) while E scores showed no significant changes (p>0.05). In all apparatus total scores increased +15.39 (p<0.001). As these increases seem to be in the faith of gymnasts to get higher results, it is obvious that gymnasts are forced to have a higher number of elements in their routines. Coaches should be informed about new training models and coaching education systems. In this way, they will be able to support their gymnasts in all ways (not only with performance development but also with recent updates on training educations).
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle