The Effect of Constant or Variable Training Distance on the Generalization of Throwing Skills
Notice bibliographique
Résumé
Variability of PracticeBackground: Generalization is a vital aspect of real-life motor learning.We asked whether in a realistic skill (bean bag throwing) generalization occurs within or beyond the range of trained movements and whether this is different for constant or variable practice.Methods: what was your outcomes?How you measured them?In two experiments participants threw beanbags at a target at various distances.In the first experiment (n=24), two training groups threw beanbags to a constant near or far target and were examined at an intermediate transfer test.In the second experiment (n=80), participants trained either at a single target (constant), or two targets alternatingly (variable) with targets placed at different distances and they were tested for transfer within and beyond the training range.A control group was included which only performed the transfer tasks.Results: For the near transfer target, no group outperformed controls (P>.05),whereas all groups except the near constant group (P=.072) performed better than the control group at the intermediate target, and only the far constant training group performed better than controls at the far target (P<.02).Conclusion: These results suggest that generalization is limited in this task.The generalization that was found depends mostly on the distance between the training and the transfer target, not on whether the transfer target is within the trained movement range.The superiority of the far constant group over other groups further suggests that the farther away the goal was, the greater the need for specialized training.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».