DESCRIPTIVE STUDY OF COMPETITIVE BATON TWIRLERS
Notice bibliographique
Résumé
Alexis Dicks1, Rhiannon Gregory1, Miranda Proctor2, Amanda Trujillo2, Andrew Hatchett1. 1University of South Carolina Aiken, Aiken, SC. 2University of South Carolina, Columbia, SC. BACKGROUND: Competitive baton twirling is a sport that combines elements of gymnastics, dance and ballet while necessitating cardiovascular endurance, muscular endurance and power, hand-eye coordination, spatial awareness, kinesthetic awareness, timing, and choreography. Approximately one million baton twirlers participating in the sport in the United States. Despite considerable participation in competitive baton twirling, little is known about the characteristics of the athletes. METHODS: This work documents demographic and behavioral characteristics of competitive baton twirlers. Questionnaires were completed by 169 female twirlers from across the Unites States and Canada. Questionnaires were sent out via social media and the only excluding factor was that participants had to have participated in competitive baton twirling. RESULTS: Respondents reported a mean ± SD age of 18.07 ± 6.08 y, height of 162.28 ± 6.24 cm, weight of 60.58 ± 32.49 kg, BMI of 22.92 ± 2.34 kg/m2, GPA 3.73 ± 0.3, and years of competing 8.02 ± 1.81 y. All (100%) qualified respondents reported experiencing injury due to competing in or training for baton. The extent of the injuries reported varied greatly. The top five injuries reported consists of bumps and bruises (95.5%), sprained or strained fingers (53.9%), sprained or strained wrist (25.3%), sprained or strained neck (14.6%), sprained or strained back (35.4%). A diversity of training, recovery, hydration, and nutrition habits were also reported. Of the 169 respondents 72% of the twirlers practice four or more days out of the week; 95% employ stretching and mobility for each session and 90% have structured and targeted practices. Over half of the twirlers consider nutrition when training and competing (66%), while 92% consider hydration when training and competing. CONCLUSION: These findings indicate that the competitive baton twirlers that participated in this research are adolescent females, diverse in physical profile, of normal BMI, high academic achievers, dedicated athletes, consistently overcome injuries and train by diverse means.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».