No transfer of 3D-Multiple Object Tracking training on game performance in soccer: A follow-up study
Notice bibliographique
Résumé
The impact of domain-general cognitive 'brain' training on improving sports performance is highly debated. This study sought to follow-up on research that showcased the benefits of perceptual-cognitive 3D-Multiple Object Tracking (3D-MOT) training in enhancing the on-field performance of soccer players. Additionally, it explored the correlation between athletes' cognitive performance and early career success. Sixty-two males from a professional soccer academy were randomly divided into a dual-task 3D-MOT training group (n = 30) and a control group (n = 32). Participants underwent a 3D-MOT test, a cognitive test of attention, and small-sided games at pre- and post-training. Pre-post-test performances were compared using ANCOVAs. A Chi-squared test evaluated the association between the training regimen and early career success. A Spearman test assessed the correlation between performance on the 3D-MOT, attention test, and early career success. The dual-task 3D-MOT trained group significantly improved its performance on 3D-MOT compared to the control group (p < 0.001). However, no significant pre-post-test differences were observed between the groups in the near-transfer cognitive test and on-field performance (ps > 0.05). There were no associations between the athletes' early career success and the training regimen, and no associations between cognitive test performances and early career success (ps > 0.05). This follow-up study failed to replicate previous findings with dual-task 3D-MOT training unable to produce near or far transfer on soccer performance. In addition, cognitive performance was not related to early career success in this study. The value of cognitive screening and training in sport is discussed.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».