A Different Perspective for Coaching and Training Education According to Score Changes During Rhythmic Gymnastics European Championships
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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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».