El impacto de la inteligencia artificial y el análisis de datos en el rendimiento deportivo de alto nivel
Bibliographic record
Abstract
El presente estudio analiza el impacto de la inteligencia artificial (IA) y el análisis de datos en el rendimiento deportivo de alto nivel, considerando variables como la frecuencia de uso, la percepción de efectividad y los resultados obtenidos por atletas en disciplinas como atletismo, ciclismo y natación. A través de un enfoque cuantitativo, con diseño no experimental, se aplicaron encuestas y se analizaron registros de rendimiento, demostrando que el uso sistemático de herramientas tecnológicas mejora significativamente las marcas deportivas y reduce el riesgo de lesiones. Además, se evidenció que estas tecnologías influyen positivamente en la motivación y el bienestar emocional del deportista, especialmente durante procesos de rehabilitación. La experiencia del atleta y la formación técnica del cuerpo técnico son factores clave para la integración efectiva de la IA en el entrenamiento. Sin embargo, también se identificaron desafíos relacionados con la dependencia digital, la brecha tecnológica y la necesidad de regulación ética en el manejo de datos personales. En conclusión, la inteligencia artificial representa una herramienta poderosa en el deporte de alto rendimiento, siempre que sea implementada con criterios pedagógicos, éticos y estratégicos, poniendo al ser humano como eje central del proceso deportivo.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".