Análise discriminante do desempenho motor de ginastas brasileiras de níveis competitivos distintos
Bibliographic record
Abstract
O presente estudo pesquisou o poder discriminante da bateria de testes Talent Opportunity Program (TOPS) em ginastas brasileiras de elite e não-elite de três categorias competitivas: pré-infantil, infantil e juvenil. A amostra compreende 234 ginastas (67 elite e 170 não-elite) de 9 a 15 anos, provenientes de 26 clubes. Foram obtidas informações antropométricas, de composição corporal, maturação biológica e treinamento. O desempenho motor foi avaliado por meio de sete testes da bateria de capacidades físicas TOPS (parada de mãos, lançamento na barra, subida na corda, esquadro à parada de mãos, flexibilidade de pernas, elevação no espaldar, velocidade). Foram utilizados o teste T2 de Hotteling, bem como a opção stepwise da função discriminante implementada no SYSTAT 13. Há diferenças significativas (p<0.001) entre os vetores de médias dos grupos elite e não-elite em cada categoria. Em média, as ginastas de elite têm desempenhos significativamente superiores às não-elite em praticamente todos os testes (p<0.05), exceto na prova de velocidade (p>0.05). A análise discriminante identificou os testes que separaram maximamente as ginastas do grupo elite e não-elite: lançamento na barra (categoria pré-infantil); esquadro à parada de mãos de mãos, subida na corda e parada de mãos (categoria infantil); elevação no espaldar e flexibilidade de pernas (categoria juvenil). A reclassificação nos grupos originais foi relativamente elevada: 84% na categoria pré-infantil, 79% na categoria infantil e 75% na categoria juvenil. Em conclusão, os resultados evidenciaram diferenças significativas nos níveis de desempenho motor das ginastas de elite versus não-elite, além do poder discriminante da TOPS em cada uma das categorias competitivas, sugerindo sua utilização na avaliação e controle do treino, e adjuvante nas tomadas de decisão dos selecionadores de Ginástica Artística Feminina.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".