Notice bibliographique
Résumé
Üst düzey sporda başarı arayışlarının bir parçası olarak “Uzun Vadeli Sporcu Geliştirme Modelleri” son yıllarda birçok ülkede yoğun bir uygulama alanı oluşturmuştur. Bu durum aynı zamanda bütün akademik dünyanın da ilgi odağı haline gelmiştir. Sporda başarılı olmuş birçok ülkenin yoğun olarak uyguladığı “Yetenek Modelleri” son yıllarda daha çok kullanılan “Uzun vadeli Sporcu Geliştirme Modeli” uygulamalarının literatürde “Spor Katılımlı Gelişim Modeli” ve “Uzun Vadeli Sporcu Gelişimi” başlıkları altında yer aldıkları görülmektedir. Spor katılımlı gelişim modelinin üst düzey sporcular üzerinde yapılan geriye dönük sorgulamalarla “Katılım”, “Özelleşme” ve “Gelişim” antrenman evreleri ile tanımlanan bir model olarak ortaya çıktığı görülmektedir. Bu evrelerin ortaya çıkmasının bir bilimsel kontrollü çalışmadan çok; mevcut olan uygulamaların sorgulanmasıyla antrenman evrelerinin belirlenmiş olduğu bilinmektedir. Elde edilen verilerden hareketle her antrenman evresi için kronolojik yaş aralıkları belirlenmiştir. Tatbikî bunun yanında Uzun Vadeli Sporcu Gelişimi, biyolojik gelişim evrelerini ve bu evrelerin antrene edilebilirlik ilişkilerini dikkate alan bir anlayış üzerine yapılandırılmıştır. Biyolojik gelişim evreleri farklı kondisyonel bileşenler için “duyarlı pencereler” olarak adlandırılmış; söz konusu duyarlı evrelerin optimal gelişim için önemli olduğu varsayımı öne sürülmüştür. Kanada LTAD modeli, sporcuların optimum elit performansa giden yolda 7 gelişim aşamasından geçeceklerini öne sürmektedir. Athletics Canada LTAD modeli, Atletizm'in geç uzmanlaşma doğasıyla ilgili iki ek aşamayı hesaba katan 9 aşamalı bir süreçtir. Ek aşamalar, 'Rekabet Etmeyi Öğrenme' aşaması ve bazı seçkin sporcuların profesyonel olarak rekabet etme fırsatına sahip olacağın aktif Yaşam Aşamasına herhangi bir zamanda girilebileceğini not etmek önemlidir. Active for Life Aşaması, tüm Aşamalarda ilerlemek istemeyen/olamayan kişilere sürekli katılım fırsatları sağlanması için spora bir rehber sağlar. Atletizme giriş seviyesi uzun yıllara yayılabilir ve Atletizm “geç giriş” sporu olarak kabul edilir. Çocuklar çok küçük yaşlarda spora yatkınlık gösterebilirler ancak elit düzeyde rekabet etmek, fiziksel olgunlukta en yüksek performansı Hedefleyen uzun vadeli gelişim gerektirir. Çocukların spora başladıklarında önceden belirlenmiş kriterlere göre taranması da arzu edilir. Bu uygulama, genç sporcuların gelişim aşamalarında ilerlemelerine ve becerilerini stabilize etmelerine izin vermelidir. Bu tür eylemler gelecekteki performansı artırmalıdır. Sporcular geliştikçe antrenörler, her sporcunun yeteneğine en uygun etkinlik grubunu ve belirli etkinliği belirleyecektir. Her birinin tutulması Sporcuların zaman içinde mükemmelliğe ulaşma fırsatlarını artıracağı için bireysel olarak önemlidir.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».