From Novice to Expert: How Expertise Shapes Motor Variability in Sports Biomechanics—a Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
With expertise, athletes develop motor strategies that enhance sports performance or reduce functional costs. Motor variability is known as a relevant way to characterize these strategies in athletes with different levels of expertise. The aim of this scoping review is to gather and discuss the latest advances in the impact of expertise on motor variability during sports-related tasks. A search encompassing three databases, Medline, SportDiscus, and Academic Search Complete, was performed. Our research methodology included three core themes: motor variability, laboratory instruments, and sports. Motor variability metrics (e.g., standard deviation and approximate entropy) and laboratory instruments (e.g., motion capture system, EMG, and force plate) were compiled. Athletes' expertise was defined by the time of deliberate practice, the performance results, or the level in which they performed. Overall, 48 of the 59 included studies determined that higher-skilled athletes had lesser motor variability than lower-skilled athletes. This difference in motor variability between skill levels was present within individual athletes (intra-individual) and between athletes (inter-individual). This result was independent of the criteria used to define expertise, the type of instrumentation used, and the metrics used to quantify motor variability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».