Perceptual-cognitive performance of baseball players with varying level of expertise
Notice bibliographique
Résumé
Perceptual-cognitive skills (PCS) are critical to successfully execute motor skills in interceptive sports like baseball. The classification of PCS ranges from purely fundamental (e.g., visual acuity) to high-level and very specific (e.g., quiet eye). Identifying PCS contribution to the execution of baseball skills at the high performance level provides relevant information to support talent selection processes. Evidence supports that expert baseball players present higher PCS performance when compared to novices. However, understanding whether PCS improve concomitantly with the development of expertise will provide valuable information about their interaction in higher skill levels. Thus, this study aimed to compare fundamental PCS performance between players with varying levels of expertise. Thirty-nine male baseball batters aged between 16 and 20 years old (mean = 17.49, SD = 1.07) belonging to two expertise groups (“Élite” and “Relève”) participated in the study. A thorough battery of generic visuo-motor tests (e.g., RightEye Sensorimotor System, Senaptec Sensory Station, Neurotracker, and Vienna Test) was completed by a neuroscientist specialized in sports vision. Analysis of variance of eighteen perceptual-cognitive variables revealed no difference between the expertise levels. Associated with previous studies, this evidence suggests that players require enhanced fundamental PCS to achieve expertise levels in baseball, however, in higher skill levels, PCS do not improve concomitantly with the development of expertise. In sum, this study advances the understanding of the relation between PCS performance and expertise level.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».