A split decision based on vision: an empirical approach to classify short-distance sprinters with a vision impairment
Notice bibliographique
Résumé
Athletes with vision impairment (VI) competing in track athletics typically compete in one of three ‘classes’ based on the severity of their VI. The creation of these classes, however, was arbitrary and not based on evidence. The aim of this study was to investigate the relationship between monocular visual acuity (VA) and sprinting performance in athletes with a VI to establish the optimal cut-off point(s) between competition classes. Historical data including VA and sprinting performance were collected through the International Paralympic Committee’s Sport Data Management System. Pearson correlations were conducted to investigate the relationship between VA and sprinting performance. VA was significantly associated with 100, 200 and 400 m race times (r = 0.26; r = 0.26; r = 0.24 [all p < 0.001], respectively). Decision tree analysis suggested splitting data into two classes with a VA cut-off at 2.1 logMAR. Stability assessment confirmed a split into two classes but showed considerable variability in the cut-off points between 2.1 and 3.2 logMAR. A two-class system would provide legitimate competition for athletes with VI in short-distance track athletics. However, other visual functions (e.g. contrast sensitivity) should be considered in future classification research.
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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 | 0,032 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».