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Enregistrement W4206895679 · doi:10.52165/sgj.8.1.31-41

DIFFERENCES BETWEEN EXPERT AND NOVICE GYMNASTS PERFORMANCE OF A COUNTER MOVEMENT FORWARD IN FLIGHT ON UNEVEN BARS

2016· article· en· W4206895679 sur OpenAlexaff
Aurore Huchez, Diane Haering, Patrice Holvoët, Franck Barbier, Mickaël Begon

Notice bibliographique

RevueScience of Gymnastics Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePhysical Education and Pedagogy
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMovement (music)AeronauticsComputer sciencePsychologySimulationCognitive psychologyEngineeringPhysicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the different strategies exhibited by expert and novice gymnasts in counter movement forward in flight on uneven bars. Eleven gymnasts performed three trials connected with a kip to support. The gymnasts were divided into two groups according to their ability to connect: six able (termed as experts) versus five non-able (novices). The 3D motion data were collected at 250 Hz. Biomechanical parameters were computed at release (release state and angular momentum), during aerial phase (duration, minimum value of the moment of inertia) and at regrasp (total duration and rotation angle). Robustness of the release state was also compared. Significant differences were found between groups in the three phases. The novice gymnasts performed as robustly as expert gymnasts but less efficiently because they released the low bar before their centre of mass passed the horizontal, with a lower vertical velocity, resulting in a lower and shorter aerial phase. They also had a larger minimum moment of inertia in flight. Coaches could help novice gymnasts to decrease their dependency on their robust technique by improving the release angle. Exercises, which may allow novice gymnasts to exceed the threshold of a 90° rotation angle at release are suggested.

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)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,364 · 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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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