Bibliographic record
Abstract
Üst düzey sporda başarı arayışlarının bir parçası olarak “Uzun Vadeli Sporcu Geliştirme Modelleri” son yıllarda birçok ülkede yoğun bir uygulama alanı oluşturmuştur. Bu durum aynı zamanda bütün akademik dünyanın da ilgi odağı haline gelmiştir. Sporda başarılı olmuş birçok ülkenin yoğun olarak uyguladığı “Yetenek Modelleri” son yıllarda daha çok kullanılan “Uzun vadeli Sporcu Geliştirme Modeli” uygulamalarının literatürde “Spor Katılımlı Gelişim Modeli” ve “Uzun Vadeli Sporcu Gelişimi” başlıkları altında yer aldıkları görülmektedir. Spor katılımlı gelişim modelinin üst düzey sporcular üzerinde yapılan geriye dönük sorgulamalarla “Katılım”, “Özelleşme” ve “Gelişim” antrenman evreleri ile tanımlanan bir model olarak ortaya çıktığı görülmektedir. Bu evrelerin ortaya çıkmasının bir bilimsel kontrollü çalışmadan çok; mevcut olan uygulamaların sorgulanmasıyla antrenman evrelerinin belirlenmiş olduğu bilinmektedir. Elde edilen verilerden hareketle her antrenman evresi için kronolojik yaş aralıkları belirlenmiştir. Tatbikî bunun yanında Uzun Vadeli Sporcu Gelişimi, biyolojik gelişim evrelerini ve bu evrelerin antrene edilebilirlik ilişkilerini dikkate alan bir anlayış üzerine yapılandırılmıştır. Biyolojik gelişim evreleri farklı kondisyonel bileşenler için “duyarlı pencereler” olarak adlandırılmış; söz konusu duyarlı evrelerin optimal gelişim için önemli olduğu varsayımı öne sürülmüştür. Kanada LTAD modeli, sporcuların optimum elit performansa giden yolda 7 gelişim aşamasından geçeceklerini öne sürmektedir. Athletics Canada LTAD modeli, Atletizm'in geç uzmanlaşma doğasıyla ilgili iki ek aşamayı hesaba katan 9 aşamalı bir süreçtir. Ek aşamalar, 'Rekabet Etmeyi Öğrenme' aşaması ve bazı seçkin sporcuların profesyonel olarak rekabet etme fırsatına sahip olacağın aktif Yaşam Aşamasına herhangi bir zamanda girilebileceğini not etmek önemlidir. Active for Life Aşaması, tüm Aşamalarda ilerlemek istemeyen/olamayan kişilere sürekli katılım fırsatları sağlanması için spora bir rehber sağlar. Atletizme giriş seviyesi uzun yıllara yayılabilir ve Atletizm “geç giriş” sporu olarak kabul edilir. Çocuklar çok küçük yaşlarda spora yatkınlık gösterebilirler ancak elit düzeyde rekabet etmek, fiziksel olgunlukta en yüksek performansı Hedefleyen uzun vadeli gelişim gerektirir. Çocukların spora başladıklarında önceden belirlenmiş kriterlere göre taranması da arzu edilir. Bu uygulama, genç sporcuların gelişim aşamalarında ilerlemelerine ve becerilerini stabilize etmelerine izin vermelidir. Bu tür eylemler gelecekteki performansı artırmalıdır. Sporcular geliştikçe antrenörler, her sporcunun yeteneğine en uygun etkinlik grubunu ve belirli etkinliği belirleyecektir. Her birinin tutulması Sporcuların zaman içinde mükemmelliğe ulaşma fırsatlarını artıracağı için bireysel olarak önemlidir.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.003 |
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".