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Enregistrement W4224057321 · doi:10.52547/ijmcl.4.1.32

The Effect of Constant or Variable Training Distance on the Generalization of Throwing Skills

2022· article· en· W4224057321 sur OpenAlex
Arezo Ahmadpour, Farhad Heidari, Floris T. van Vugt

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Motor Control and Learning · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensUniversité de MontréalCégep Marie-Victorin
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThrowingGeneralizationConstant (computer programming)Variable (mathematics)Training (meteorology)MathematicsPsychologyComputer scienceMathematical analysisGeographyPhysicsClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: 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).

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,736
Score d'incertitude au seuil0,312

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,235 · 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