“We missed the psychological support”: A case study about the preparation of the Brazilian bronze medal kata team for the 2019 Pan American Games
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The main aim of the study was to describe the key factors involved in the preparation process of the Brazilian bronze medal kata team for the 2019 Pan American Games, focusing on the athletes' perceptions. Methods: Three male athletes from the Brazilian team performed a semistructured interview to identify the following topics: specific time for preparation, training organization, supplementary support, and perception and suggestion about the efficiency of the preparation process. Results: Data from interviews were gathered and coded, and the major themes were summarized as follows after performing content analysis of the data: (a) technical and tactical training took the major part of the preparation; (b) the high level of the coaches helped the team to reach the technical quality of the kata; (c) better psychological support during the preparation could improve the athletes' performance during the training and competition; and (d) the lack of financial support compromised the commitment of the athletes during the training routine. Conclusion: We concluded, based on the athletes' perception, that the most positive factor during preparation for a major competition was the high amount of time focused on technical-tactical training. Even with limitations to performing the physical training, the athletes recognized the importance of the physical component, to increase performance. Financial and psychological support could have helped the team to reach a better result (gold medal) attenuating the training distress.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| 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 ».