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Estrutura de prática e a organização hierárquica de habilidades motoras

2019· dissertation· pt· W2941266410 on OpenAlexaff
Thiago de Oliveira Souza

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languagept
FieldNeuroscience
TopicMotor Control and Adaptation
Canadian institutionsFord Motor Company (Canada)
Fundersnot available
KeywordsPhysicsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Sou grato por sua orientação e ensinamentos para além da pesquisa.Aos professores e colegas do LACOM que contribuíram para esse trabalho, em especial ao Fabian, Carlos, Ricardo e Ulysses por suas intervenções pontuais.Aos funcionários da EEFE, em especial ao pessoal da CPG e biblioteca que facilitaram os caminhos.Ao Thiago Rogel e ao Fabrício Madureira, professores da UNIMES, por abrirem portas e incentivarem seus alunos a participar do estudo.À Faculdade São Sebastião, por além de permitir o meu ingresso à docência, disponibilizar espaço e alunos para o presente estudo.A todos os participantes da pesquisa, que dispensaram algumas horas para colaborar com o presente estudo.À Nina, pelo companheirismo, apoio incondicional e mão-de-obra ao longo dos últimos quatro anos.RESUMO SOUZA, T. O. Estrutura de prática e a organização hierárquica de habilidades motoras.2018.134 f.Tese (Doutorado em Ciências) -Escola de Educação Física e Esporte, Universidade de São Paulo, São Paulo.2018.O objetivo deste estudo foi investigar os efeitos de diferentes estruturas de prática sobre a organização hierárquica de habilidades motoras no processo adaptativo.Dois experimentos foram conduzidos, cada um com a participação de 40 adultos jovens de ambos os sexos.O delineamento de ambos os experimentos contou com duas fases (estabilização e adaptação) e quatro grupos de prática: constante, constante-aleatória, aleatória e aleatória-constante.No experimento 1, os participantes executaram 240 tentativas de rebatida forehand do tênis de campo na fase de estabilização e 60 tentativas na fase de adaptação.As medidas de macro e microestrutura referiram-se, respectivamente, aos timings relativos e o tempo total de movimento.E, o desempenho foi analisado por meio de um índice de desempenho (ID) e coeficiente de variação.No experimento 2, os participantes realizaram 90 tacadas putting do golfe na fase de estabilização e 30 na fase de adaptação.As medidas utilizadas foram os deslocamentos e os timings relativos (macroestrutura) e deslocamento e tempo totais de movimento (microestrutura).Análises de clusters foram conduzidas para inferir a emergência de padrões de movimento ao longo da prática.O desempenho foi analisado por meio de ANOVAs.Os resultados do experimento 1 mostraram que a macro e microestruturas tornaram-se mais consistentes na fase de estabilização, mas isso não foi acompanhado de melhora no desempenho.Verificou-se que em todo experimento a variabilidade da macroestrutura foi superior àquela da microestrutura.No experimento 2, os grupos de prática constante, aleatória e aleatória-constante alteraram macro e microestruturas e melhoraram o desempenho na fase de estabilização.Porém, com a modificação da tarefa, não suportaram a perturbação e pioraram o desempenho.Associado aos resultados de desempenho esteve o fato de a consistência da macroestrutura ter sido menor que a da microestrutura, inferindo-se assim, não ter ocorrido estabilização funcional.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
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 score0.005
Threshold uncertainty score0.016

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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 head0.016
GPT teacher head0.265
Teacher spread0.249 · 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".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

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