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Enregistrement W4392198244 · doi:10.3389/fphys.2024.1385673

Editorial: Training and performance in canoe slalom

2024· editorial· en· W4392198244 sur OpenAlexaff
Leonardo Henrique Dalcheco Messias, James M. Wakeling, Filipe Antônio de Barros Sousa, Ivan Gustavo Masselli dos Reis

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Physiology · 2024
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraining (meteorology)Running economyComputer scienceMedicineGeographyVO2 maxInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Editorial on the Research Topic Training and performance in canoe slalomCanoe slalom presents significant scientific challenges due to its intricate nature.In this whitewater discipline, athletes navigate gates over a turbulent river course.The Olympic Games feature the K1 (kayak single) and C1 (canoe single) classes, along with the international challenge of the canoe double category (C2).In both C1 and C2 canoeing, athletes use a single-blade paddle, kneeling in the boat with their legs tucked beneath their body.Conversely, kayaking employs a double-bladed paddle with the athletes seated in the boat.Improving canoe slalom athlete performance requires interdisciplinary collaboration among biomechanists, physiologists, engineers, sports scientists, psychologists, and coaches, which was the focus of the Research Topic.The level of attention and resources for research in any sport can vary depending on factors such as popularity, funding, and institutional support.Sprint canoeing, an Olympic discipline practiced more widely than canoe slalom in many countries, receives greater attention from researchers, sports scientists, and funding agencies.This attention results in more research studies, methodologies, and advancements in knowledge compared to canoe slalom.For example, a search using the terms [(canoe slalom) AND (performance)] NOT (sprint) in the Web of Science database yielded 31 results.In contrast, using the terms [(sprint canoe) AND (performance)] NOT (slalom) returned over double the results, with 73 entries.This highlights the disparity in research attention between the two disciplines.Nonetheless, canoe slalom still attracts interest due to its unique challenges and potential for interdisciplinary studies focusing on athlete performance.In an effort to address this gap, Messias et al. systematically reviewed studies that evaluated and compared mechanical, physiological, and technical parameters with athlete performance in canoe slalom.Their review included eight eligible studies involving a total sample of 117 male athletes.The studies revealed significant associations between mechanical/physiological factors and slalom performance.Most studies highlighted the importance of high-force development and a significant role of aerobic metabolism during slalom tasks.Interestingly, although

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)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0170,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,014

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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