Embedding Perceptual–Cognitive Training in the Athlete Environment: An Interdisciplinary Case Study Among Elite Female Goalkeepers Preparing for Tokyo 2020
Notice bibliographique
Résumé
Goalkeepers play a very specific and crucial role in water polo. They rely on advanced perceptual–cognitive (P–C) skills to make fast and accurate decisions. However, their daily training environment often lacks stimulation and representativeness of game demands. This was exacerbated by the COVID-19 pandemic, where noncontact practices became the “new normal.” In the Canadian Women’s National Team preparation for the 2020 Olympics, goalkeepers’ P–C training was made a priority. Led by the team’s mental performance consultant and experts from transdisciplinary fields, the initiative began with an evaluation of a broad range of P–C skills in goalkeepers. Leading up to the Olympics, a series of P–C activities (i.e., anticipatory training using video occlusion, eye–hand coordination, and visuomotor drills) were adopted based on ecological dynamics principles. Virtual reality technology and constraints-focused tools were used to enrich and diversify the goalkeepers’ daily trainings environment. This case study reports the evaluation of P–C skills, the context, and the way in which the P–C activities were implemented, as well as their holistic impact on goalkeepers. Reflections and limitations are also shared to encourage interdisciplinary efforts in sport psychology and increase awareness among mental performance consultants about the importance of psycho-perceptual-motor skill training for mental performance.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».