Influencia de los tiempos muertos en el voleibol de base
Bibliographic record
Abstract
El voleibol es uno de los deportes más practicados en el mundo, ya sea a nivel profesional o de vacaciones con los amigos. Pese a ello, no mucha gente conoce todas las normas de este deporte ni las funciones del entrenador. Una de las herramientas que tienen los entrenadores para mejorar la dinámica del equipo son los “Tiempos Muertos”, pequeñas pausas de 30” para que el entrenador pueda dar instrucciones a sus jugadores y romper la dinámica rival. El objetivo de este estudio es conocer como afectan estos tiempos muertos al rendimiento del equipo en categorías inferiores. Para ello se ha realizado un estudio de 1092 tiempos muertos pertenecientes a 144 partidos de categorías cadete y juvenil de la Federación de Madrid de Voleibol. Los resultados han mostrado que los entrenadores no gastan todos los tiempos muertos de los que disponen, y éstos se utilizan principalmente cuando se va perdiendo. Se ha visto que hay una gran relación entre pedir el primer tiempo muerto y ganar el set, que los tiempos muertos se utilizan sobre todo en el tercer periodo del set y que no hay ninguna relación importante entre pedir tiempo muerto y ganar el punto siguiente. Por lo tanto, los resultados muestran una influencia de los tiempos muertos, aunque no de forma inmediata.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".