Attention sélective et prise de décision chez les volleyeurs : comparaison entre passeurs et autres joueurs
Bibliographic record
Abstract
En psychologie du sport, les capacités perceptivo-cognitives des athlètes ont surtout été étudiées selon le paradigme experts-novices (Wrisberg, 2001). Selon le contexte à l’étude (p. ex. expertise, représentativité des tâches), le nombre et la durée des éléments visuels fixés varient (Broadbent et al., 2015). Toutefois, une constante demeure : les athlètes experts anticipent plus efficacement la suite de l’action que des novices (McRobert et al., 2011). Au cours des deux dernières décennies, des chercheurs ont comparé les capacités perceptivo-cognitives d’experts entre eux parmi plusieurs sports (p. ex.soccer, taekwondo, volley-ball). Ces études vérifient si de subtils facteurs permettent de mieux comprendre la performance experte en sport (p. ex. Milazzo et al., 2015). Un facteur ne semble toutefois pas avoir été étudié, soit la responsabilité décisionnelle. Dans une perspective d’expertise, le volley-ball est intéressant car la spécialisation à une position y est marquée. Plus important encore, l’une des positions au volley-ball, celle du passeur, comporte une plus grande responsabilité décisionnelle que les autres. En effet, ces joueurs doivent fréquemment décider à quel attaquant envoyer le ballon pour maximiser les chances de marquer le point. L’objectif général de la thèse est de vérifier si des différences perceptivo-cognitives existent entre des experts ayant une grande responsabilité décisionnelle en raison de la position occupée et d’autres experts issus du même domaine. Deux études ayant des buts spécifiques sont incluses dans la thèse pour répondre à cet objectif. La première étude est basée sur le Recognition-Primed decision model (RPDM). Ce modèle explique comment des experts prennent des décisions lors de situations issues de leur domaine d’expertise. Le but de l’étude est de comparer, sur la base du modèle, le processus d’anticipation des passeurs avec celui d’autres experts et de non-experts. Vingt-cinq passeurs, 36 autres experts et 19 contrôles ont visionné 50 séquences vidéo de volley-ball : 10 services, 10 réceptions, 10 passes, 10 attaques et 10 contres. Les séquences s’arrêtaient 120 ms avant lecontact du joueur avec le ballon et les participants devaient expliquer verbalement leur processus d’anticipation en répondant à quatre questions : « Que feriez-vous face à cette situation? », « Que regardiez-vous ? », « À quoi pensiez-vous ? » et« Qu’est-ce qui vous a mené à prendre cette décision? ». Les réponses ont été transcrites verbatim et transformées en score de ressemblance avec le modèle, où des points étaient attribués en fonction du nombre et de la pertinence des verbalisations en lien avec le modèle. Les résultats révèlent que les scores des passeurs étaient plus élevés que ceux des autres experts et que ceux des contrôles. Les autres experts ont aussi obtenu de meilleurs scores que les contrôles. Les résultats valident le RPDM et montrent son utilité pour identifier des décideurs clés. La seconde étude présente des résultats obtenus à l’aide de mesures plus fréquemment utilisées en psychologie du sport, soit le suivi des mouvements oculaires et l’efficacité d’anticipation. Les mêmes participants que ceux de la première étude (en plus d’un passeur et d’un contrôle supplémentaire) ont visionné les mêmes séquences vidéo. Lors de l’occlusion des séquences, les participants devaient prédire la direction du ballon. De plus, leurs mouvements oculaires sur l’écran d’ordinateur étaient enregistrés. Les résultats révèlent que les passeurs et les contrôles fixent plus souvent, mais en moyenne moins longtemps, que les autres experts. Toutefois, les deux groupes d’experts anticipent mieux la direction du ballon que les contrôles. Une analyse dynamique des mouvements des yeux indique que le haut du corps du joueur adverse juste avant le contact est un indice visuel important dans toutes les situations de jeu. Les résultats montrent que les passeurs forment un sous-groupe d’experts qui se distinguent par la façon avec laquelle ils lisent le jeu, sans pour autant être meilleurs pour l’anticiper. Considérés dans leur globalité, les résultats des deux études indiquent que les passeurs ont une façon spécifique de chercher des informations visuelles et d’expliquer leurs décisions. Ces résultats suggèrent que la responsabilité décisionnelle peut être un facteur à considérer pour diversifier les capacités perceptivo-cognitives des athlètes. Il est recommandé que des études sur le terrain soient menées, tant en volley-ball que dans d’autres sports où une position ayant une responsabilité décisionnelle peut être identifiée (p. ex. quart-arrière au football).
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 teacher head, 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".