Exploration du phénomène de la stagnation des performances chez le nageur de haut niveau
Bibliographic record
Abstract
La stagnation est un phénomène fréquent dans le domaine de la natation, bien qu’inexpliqué et incompris, pour lequel peu de solutions sont proposées. Malgré quelques recherches sur ce phénomène, notamment au baseball, la littérature sur le sujet demeure incomplète et ne permet pas de bien cerner le problème de la stagnation. Ainsi, cette étude a pour but premier d’identifier et de comprendre les causes possibles de la stagnation, les changements émotionnels, physiques et sociaux engendrés par un tel phénomène et les stratégies utilisées par les athlètes pour gérer la stagnation. Le deuxième objectif de cette étude est de jeter un regard sur l’impact de l’optimisme sur la résolution de la stagnation. Pour ce faire, des entrevues semi-structurées ont été menées auprès de onze nageurs ayant compétitionné au niveau national canadien. Les nageurs étaient divisés en trois groupes: les nageurs ayant résolu leur stagnation et qui continuent de nager, les nageurs ayant cessé la compétition de natation suite à une stagnation non résolue et ceux qui nagent encore malgré une stagnation non résolue. Les candidats sélectionnés ont complété deux questionnaires sur l’optimisme, le LOT-R et l’ASQ. L’analyse des résultats, réalisée grâce à la théorisation ancrée, a permis de déterminer un ensemble d’émotions vécues par les athlètes et d’identifier des stratégies afin de résoudre la stagnation. Les résultats de cette étude indiquent qu’une balance entre l’optimisme et le pessimisme, une motivation intrinsèque ainsi qu’une auto-détermination chez l'athlète sont des éléments importants afin de surmonter une stagnation.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".