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Enregistrement W4206384814 · doi:10.18488/90.v9i1.1609

Characteristics of Competitive Baton Twirling Athletes

2021· article· en· W4206384814 sur OpenAlexaboutno aff
Andrew Hatchett, Alexis Dicks, Miranda Proctor, Amanda Trujillo

Notice bibliographique

RevueJournal of Sports Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesDanceBalletBaton rougePsychologyKinesthetic learningChoreographyPhysical therapyGerontologyMedicineVisual artsDevelopmental psychologyHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Competitive baton twirling is a sport that combines elements of gymnastics, dance and ballet while necessitating cardiovascular endurance, muscular endurance and power, hand-eye coordination, spatial awareness, kinesthetic awareness, timing and choreography. Approximately one million baton twirlers participating in the sport in the United States. Despite considerable participation in competitive baton twirling, little is known about the characteristics of the athletes. This work documents demographic and behavioral characteristics of competitive baton twirlers. Questionnaires were completed by 169 female twirlers from across the Unites States and Canada. Respondents reported a mean (± SD) age of 18.07 yrs. (±6.08) and height of 63.89 in (±6.24), weight 133.56 lbs. (±32.49), BMI (22.92), GPA 3.73 (±0.31), years of competing 8.02 yrs. (±1.81). All (100%) qualified respondents reported experiencing injury due to competing in or training for baton. The extent of the injuries reported varied greatly. A diversity of training, recovery, hydration, and nutrition habits were also reported. These findings indicate that the competitive baton twirlers that participated in this research are adolescent females, diverse in physical profile, of normal BMI, high academic achievers, dedicated athletes, consistently overcome injuries and train by diverse means. Future research may consider the long-term physical effects and an association with mental health competitive baton twirling has on the 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,314 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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