Notice bibliographique
Résumé
The use of liquid crystal stroboscopic sports vision training dates back to our introduction in 1995. With vision being the predominant sensory modality driving a motor response—whether hitting a baseball, shooting a basketball, a goalie stopping an incoming puck hurtling towards him—coaches, sports psychologists, researchers, and sports vision doctors have worked to develop strategies to improve performance. What can be measured for the entire neuro-visual processing? Can you improve this processing? If so, what are the most effective regimens? How long does it last? What is it that the athlete visually discriminates on for meaning and expertise? Saccadic eye movements are the most common visual skill for acquiring a target. When making these eye movements, the brain ‘masks’ the visual world for a few milliseconds until the eye come to a stop. This is known as saccadic omission and suppression. Are there effective strategies to minimize the effect and speed up the saccadic eye movements? Can we improve fixation accuracy? Decrease latencies? Improve target acquisition, sometimes referred to as dynamic visual acuity? A body of research quickly uncovers what stroboscopic vision training (SVT) can and cannot impact. Both anecdotal and statistically significant research studies shed light on SVT enhancing central visual processing, visual concentration, and athletic performance tied to the subskills impacted by SVT.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».