Notice bibliographique
Résumé
Elite cricket batters are often faced with the intimidating task of hitting balls arriving at speeds that can reach up to 140 km per hour. When the Sri Lankan cricketer Kumar Sangakarra was asked how he manages such a feat, he explained that, ‘Basically in batting, you have to be mindless. You’ve done all the practice, you have the muscle memory, and your reflexes are more than quick to deal with any kind of delivery. You’ve got to let your body do all those things by itself without letting your mind take control’ (as quoted in Christensen et al. 2016: 37). The view of expert skilled performance that Sangakarra’s comments capture – one on which it is ‘mindless’, unreflective and largely automatic – has been standard in the psychology of skill for several decades, going at least as far back as the work of Fitts and Posner (1967) and the Dreyfuses in the 1980s. But in recent years, the standard view has been challenged by numerous theorists on the grounds that it fails to adequately account for the mindful, reflective and cognitively controlled aspects of skilled performance (Bermúdez 2017, Christensen et al. 2016, Fridland 2014, 2019, Montero 2016, Pacherie and Mylopoulos 2021, Shepherd 2019, Toner and Moran 2015).
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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 ».