MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7139710973

Whose side are you on? Observing the influence of lateralized perceptual and motor experience on soccer passes

2025· dissertation· W7139710973 sur OpenAlexaff
Fiona Mary Aifric Magill

Notice bibliographique

RevueTSpace (University of Toronto) · 2025
Typedissertation
Langue
DomaineNeuroscience
ThématiqueHemispheric Asymmetry in Neuroscience
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceptionAnticipation (artificial intelligence)LateralityAction (physics)Visual perceptionDominance (genetics)Time perceptionMotor skill
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Athletes become experts at predicting the outcomes of sport-specific actions, which may be informed by perceptual familiarity and motor experiences. Examining aspects of laterality in action prediction offers insight into the informative roles of visual and motor experience in anticipation tasks. Previous work found that spatial projectile prediction accuracy was improved when viewing right-sided actions, regardless of the athletes’ own limb dominance (e.g., Hagemann, 2009). The current study employed left- and right-footed experienced soccer players to predict the timing of a temporally occluded pass with a physical pass response. Regarding the timing characteristics, the participants’ response times were shorter when responding to right-footed passes at faster speeds. Yet right-footed participants exhibited more asymmetric timing between the passer’s footedness at slow versus fast pass speeds. Findings suggest that anticipatory skill is driven by perceptual familiarity but is also influenced by motor experience.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,814
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTSpace (University of Toronto)Même sujetHemispheric Asymmetry in NeuroscienceTravaux en français237 207