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Record W169079546

Démarche d'autosupervision orientée sur l'analyse des conditions d'entraînement et des performances technico-tactiques en football universitaire canadien

2011· book· fr· W169079546 on OpenAlexaboutno aff
Mathieu Pronovost

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2011
Typebook
Languagefr
FieldMedicine
TopicSports Performance and Training
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsFootballComputer scienceHistoryArchaeology
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce projet est une recherche-action par étude de cas, réalisé auprès d'un entraîneur en football canadien et de six joueurs de ligne offensive évoluant au niveau universitaire. L'entraîneur a pour objectif de développer l'athlète (Côté et al., 1995). Pour ce faire, il doit proposer des conditions d'entraînements qui permettent aux athlètes de transférer leurs apprentissages de l'entraînement vers la situation compétitive. L'entraînement à la prise de décisions (ED) (Vickers, 2007) est une approche qui vise à solliciter un effort cognitif accru des athlètes à l'entraînement afin de mieux les préparer aux exigences de la compétition. Les objectifs de la présente étude sont de (a) décrire les conditions d'entraînement offertes à un groupe de six joueurs de ligne offensive en football universitaire canadien pendant une saison sportive complète, de (b) décrire les performances réalisées par les athlètes lors des situations de jeu simulé à l'entraînement et lors des matches et (c) comparer les conditions d'entraînement offertes et les performances réalisées par les athlètes lors des situations de jeu simulé à l'entraînement et lors des matches. Dans un deuxième temps, ce projet s'intéresse aussi au développement des compétences professionnelles de l'entraîneur. Pour permettre à l'entraîneur de modifier son intervention en vue d'intégrer concrètement les conclusions de la recherche au sujet de l'ED sur le terrain, il s'est engagé à l'intérieur d'une démarche d'autosupervision pédagogique favorisant la réflexion et qui repose sur l'analyse systématique de données prélevées à l'entraînement. Les occasions de répondre (ODR) ont permis de recueillir des données à l'entraînement et en compétition. Parmi les instruments utilisés, on retrouve un instrument de catégorisation des exercices proposés à l'entraînement et une échelle de mesure de la performance technico-tactique. L'instrumentation utilisée pour prélever les perceptions de l'entraîneur est le journal de bord. Les résultats démontrent que des séances d'entraînement intégrant des outils de l'ED, principalement l'entraînement variable et l'entraînement aléatoire, jumelés à d'autres principes de pédagogie sportive tel que le temps d'apprentissage, semble favoriser un meilleur transfert de la performance tactique en compétition. Aussi, la présente étude de cas permet de s'interroger à savoir si les conditions d'entraînement en saison de compétition en football universitaire canadien sont propices au développement technico-tactique des joueurs les moins doués de l'équipe, puisque deux des six athlètes du groupe sont essentiellement soumis à moins d'ODR qui sont transférables à la compétition lors des séances d'entraînement. Les résultats démontrent également qu'un processus de changement axé sur sa propre pratique professionnelle est facilité lorsque l'entraîneur supervisé s'engage dans une démarche de réflexion structurée qui est basée sur des données systématiques prélevées à l'entraînement. Ces données peuvent servir de repère à la réflexion de l'entraîneur afin de prendre concrètement les choses en main pour en venir à atteindre les objectifs fixés.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.022
metaresearch head score (Gemma)0.029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.929
Threshold uncertainty score0.140

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0220.029
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0050.004
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0090.004
Open science0.0030.004
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.027
GPT teacher head0.241
Teacher spread0.213 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2011
Admission routes1
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