Technology driving changes in competitor decision making and match management
Notice bibliographique
Résumé
The main aim and focus of this work is to examine the impacts of the differing information technologies, currently used in sport, are having on the competitor's decision making processes and their match management. One Olympic sport which is currently introducing mandatory decision making technologies to the scoring processes was examined through discussion groups and interviews. The participants in the study had all participated and competed from the grassroots level to the elite level in Taekwondo, and exposed to various 'officiating' technologies as the technologies were being adopted by their sport. The findings present that, in the majority, the differing degrees of information technology being employed does impact on the athlete's decision making process and the individual's match management. When information technology is being used to provide a mechanism to ensure the correctness of officiating decisions, the outcomes of the matches can be additionally affected by the athlete's ability to adapt to the technology as well as the situation. The diligent use and application of appropriate technologies can be used as an effective aid, but it does come at a cost. Since the introduction of the use of decision making technology, the way the athlete prepares and competes in a match has changed. The findings provide a basis for further studies and examination of the impacts of the introduction of information technologies into other sports and as a transformer of sport.
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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 | 0,002 | 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 ».