A Framework for Interactive Sport Training Technology
Notice bibliographique
Résumé
Participation in organized sport has many physical, mental, and social benefits, but there are a variety of obstacles in joining and continued participation including access to adequate coaching, equipment, and training facilities. These obstacles lead to inequitable access to high-quality and engaging training, which is a critical problem because adequate training is the main gateway to learning and participating in a sport. Increasingly, technology is used to augment sports training by improving its effectiveness, accessibility, and/or making it more engaging. However, the vast and disparate number of fields contributing to these advancements make it difficult to comprehensively understand technology’s current and potential impact on sport training. This review synthesizes work across fields, including human-computer interaction, computer science, sport science, engineering, psychology, and health sciences, into a classification of research and findings regarding interactive sport training technology organized around four characterizing dimensions: (1) Why augment sport? (the goal); (2) Which sport skill is being supported? (the target); (3) Which training method is used? (the method); (4) How is training augmented (the form). From this synthesis, we identify gaps in training technology research and propose a framework that can provide a common base for the design and creation of future interactive technologies for sport training.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».