Does concussion history affect softball pitch recognition, swing timing, and swing decision making in collegiate softball players?
Notice bibliographique
Résumé
Concussions can affect an athlete’s cognitive and physical performance. The negative effects of concussion can linger beyond symptom resolution and can result in reduced sport performance and increased risk of injury upon return to play. The effect of concussion history, including time since concussion and number of concussions, on sport performance is not well understood. The purposes of this study were to examine the effects of concussion history on softball batting measures, such as pitch recognition, swing timing, and swing decision making, and to compare a computerized reaction time (RT) test to a sport-specific RT test. A cross-sectional study design was used to evaluate softball batting measures among collegiate softball players. Eighteen collegiate softball players from across Ontario were recruited to participate. Participants were divided into two groups: those with previous concussion (n = 7; mean age, 20.7 years; mean time since last concussion, 3.9 years) and those without (n = 11; mean age, 20.4 years). Pitch recognition, swing timing, and swing decision making were based on participants responses to pre-recorded pitching videos. Pitch recognition, swing timing, and swing decision making were similar between groups. There was not a significant correlation between the computerized RT and swing RT. These results suggest that collegiate softball players with less than three concussions perform similarly to those without concussion for softball cognition and swing timing when tested an average of 3.9 years post-concussion.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».