Notícias

Banca de QUALIFICAÇÃO: VALMIR OLIVEIRA SILVINO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: VALMIR OLIVEIRA SILVINO
DATA: 05/09/2024
HORA: 14:00
LOCAL: Departamento de Biofísica e Fisiologia
TÍTULO: Desenvolvimento de um algoritmo baseado em parâmetros genéticos e de performace física para a detecção e seleção de talentos esportivos.
PALAVRAS-CHAVES: Esportes; performance; polimorfismos; machine learning; inteligência artificial.
PÁGINAS: 152
GRANDE ÁREA: Ciências da Saúde
ÁREA: Educação Física
RESUMO:

A detecção de talentos esportivos envolve o processo identificar indivíduos com habilidades excepcionais em uma determinada modalidade esportiva, com potencial para se tornarem atletas de alto nível no futuro. Se trata de um fenômeno complexo que abrange uma rede de fatores, tais como fatores antropométricos, nutricionais, fisiológicos, genéticos e psicológicos. Este projeto de pesquisa visa desenvolver um algoritmo de machine learning baseado em parâmetros antropométricos, maturacionais, físicos e genéticos que facilite o processo de detecção e seleção de talentos esportivos, considerando características genéticas, de maturação e performance física. Como demonstrado no Capítulo I, pesquisou-se na literatura a partir de uma revisão de escopo com o objetivo explorar as variáveis avaliadas no processo de identificação e desenvolvimento de talentos no futebol. O estudo original descrito no Capítulo II investigou a associação entre o polimorfismo ACE (I/D) e os fenótipos de resistência e força em jogadores brasileiros de handebol masculino, considerando suas posições de jogo. Foram avaliados 105 jogadores juniores de handebol masculino e 92 controles. O Capítulo III apresenta um estudo de revisão sistemática cujo o objetivo foi identificar sistematicamente pesquisas originais que utilizaram machine learning com dados de desempenho esportivo, destacando as capacidades atuais e as potenciais aplicações futuras do machine learning neste campo. Finalmente, o Capítulo IV apresenta uma revisão sistemática com meta-análise acerca da frequência genotípica e alélica do gene ACTN3 R577X em países da América do Sul, bem como sua interação com performance física.


MEMBROS DA BANCA:
Interno - 1716862 - ADALBERTO SOCORRO DA SILVA
Externo ao Programa - 3386330 - GLEBIA ALEXA CARDOSO
Interno - 1167710 - MARIA DO CARMO DE CARVALHO E MARTINS
Notícia cadastrada em: 20/08/2024 10:38
SIGAA | Superintendência de Tecnologia da Informação - STI/UFPI - (86) 3215-1124 | © UFRN | sigjb09.ufpi.br.instancia1 07/11/2024 21:15