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Enregistrement W4312214499 · doi:10.1177/17479541221144120

Experiential knowledge of expert coaches on the critical performance factors of the taekwondo roundhouse kick

2022· article· en· W4312214499 sur OpenAlexaff
Luigi T. Bercades, Anthony R.H. Oldham, Anna Lorimer, Seth Lenetsky, Sarah Kate Millar, Kelly Sheerin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sports Science & Coaching · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensCanadian Sport Centre Pacific
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoachingExperiential knowledgePsychologyFlexibility (engineering)Applied psychologyExperiential learningMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The primary aim of this study was to capture expert taekwondo coaches’ experiential knowledge regarding critical factors that underpin the roundhouse kick. The secondary aim was to explore the coaching–biomechanics interface and translate the coaches’ knowledge into observable biomechanical variables for future investigation. The final aim was to elicit further expert knowledge to assess the usefulness of the resulting variables. Six higher themes emerged from interviews involving four coaches: (1) hip flexibility, (2) balance, (3) control/coordination, (4) distance, (5) footwork and (6) speed. These were supported by several sub-themes. The authors translated each theme and sub-themes into biomechanical variables: (1) front knee height, (2) support foot balance, (3) foot velocity, (4) interpersonal distance and (5) cut-kick transition speed. Two separate expert coaches appraised these variables in terms of understanding, importance, coachability and differences in expertise. In attempting to translate expert knowledge to biomechanical variables, we supported the need for a common conceptualisation of knowledge between scientists and coaches.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,322 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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