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Record W2998796924

L’effondrement de performance, la léthargie et la performance de pointe chez les joueurs de golf universitaires québécois

2019· article· fr· W2998796924 on OpenAlexaboutno aff
Marc-antoine Roussel

Bibliographic record

VenueConstellation (Université du Québec à Chicoutimi) · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicSports Analytics and Performance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le monde sportif comprend mal la définition et le fonctionnement de l'effondrement de performance puisque les entraîneurs et athlètes l'associent trop souvent à une contreperformance.En effet, depuis l'émergence de ce sujet en 1981 (Mesagno & Hill 2013), plusieurs concepts ont évolué et plusieurs membres de la communauté scientifique se questionnent toujours quant à la bonne définition de ce sujet.Encore aujourd'hui, la définition de l'effondrement de performance varie selon les scientifiques étudiant ce phénomène.De plus, il est désormais connu que les théories de l'attention sont les causes menant à l'effondrement de performance chez les athlètes (Hill, Hanton, Matthews, & Fleming, 2010b).L'objectif de cette étude est donc de définir l'effondrement de performance, la léthargie et la performance de pointe du point de vue des athlètes, de recenser et de différencier les pensées, les sentiments, les sensations, et les émotions ainsi que de recenser les stratégies mentales utilisées par les participants afin de contrer l'effondrement de performance.Une douzaine d'entrevues semi-structurées et une analyse inductive (Blais & Martineau, 2006) des témoignages des golfeurs ont permis de répondre à ces objectifs.La technique choisie pour l'analyse des verbatims est la triangulation multi-analyste.L'analyse des résultats permet de constater une divergence quant à la définition émise par les golfeurs en ce qui concerne l'effondrement de performance, la léthargie et la performance de pointe.De manière générale, les athlètes semblent confondre le phénomène de l'effondrement de performance avec la léthargie et une mauvaise performance normale.Ce projet de recherche est à propos, car les retombés permettront de guider les entraîneurs et les athlètes afin d'optimiser leur préparation mentale afin de contrer l'effondrement de performance et la léthargie.De plus, peu d'études ont été faites du point de vue qualitatif ainsi qu'en donnant la parole aux acteurs principaux touchés par ces phénomènes.Grâce aux résultats de cette étude, il sera possible de guider les entraîneurs et les athlètes dans le but d'optimiser leur préparation mentale afin de contrer l'effondrement de performance et la léthargie.De plus, la création des courbes de performance est un atout majeur pour ce projet car il illustre pour la première fois les différences entre l'effondrement de performance, la léthargie, la performance normale et la performance de pointe.iv

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: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.189
Threshold uncertainty score0.380

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0040.003
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.000

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 head0.010
GPT teacher head0.179
Teacher spread0.169 · 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
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