Afirmacja przeciętności

„Człowiek masowy to ten, kto nie ceni siebie—ani na dobre, ani na złe—na podstawie szczególnych racji, lecz czuje się jak wszyscy i nie tylko nie odczuwa z tego powodu niepokoju, lecz przeciwnie: czuje się dobrze, czując się identycznym z innymi”—José Ortega y Gasset ¹.

W latach 30. XX wieku, gdy José Ortega y Gasset był profesorem Uniwersytetu Madryckiego, w Hiszpanii wprowadzono nowe ustawy edukacyjne. Ich celem było ograniczenie autonomii uniwersytetów oraz upartyjnienie życia akademickiego. Uniwersytet coraz częściej przestawał być przestrzenią nauki i refleksji, a stawał się areną agitacji politycznej oraz ekspresji masowych emocji. Studenci nie przychodzili już po to, by się uczyć, lecz by „być obecnymi” i zamanifestować swoją ideologiczną tożsamość. Po jednym z takich zajść Ortega po prostu przestał przychodzić na wykłady—bez dramatycznych gestów i bez otwartej walki. Zapytany o powody tej decyzji, odpowiedział w duchu własnej filozofii, że „uniwersytet przestaje być miejscem nauki w chwili, gdy ktoś, kto nie chce się uczyć, domaga się, by jego niechęć miała takie samo prawo jak wysiłek poznania”.

Ortega głosił, iż kryzys „nowoczesnej” kultury polega na wyniesieniu przeciętności do rangi normy, w której „człowiek masowy” nie dąży do przekraczania siebie, lecz domaga się uznania własnych ograniczeń za miarę świata. Nie krytykował on mas jako takich, lecz moment, w którym zanika autorytet kompetencji, wysiłku i odpowiedzialności, a sama liczebność zastępuje jakość. W efekcie kultura, nauka i edukacja przestają rozwijać wybitność, a zaczynają zarządzać tym, co łatwe, równe i komfortowe.

To nie bunt przeciw elitom, lecz bunt przeciw wymaganiom, które są warunkiem rozwoju.

Masowa nauka

Masowość wydaje się wyraźna zwłaszcza dzisiaj, a słowa przywoływanego myśliciela—wyjątkowo prorocze. Rezonują one poprzez przekaz współczesnych mediów i definiują nie tylko struktury zarządzania społeczeństwem, lecz także instytucji edukacyjnych—do których tak często odnoszę się w swoim pisaniu. Gdyby krytyka Ortegi była formułowana dzisiaj, najpewniej skierowana byłaby przeciwko skrajnie technokratycznej wizji nauki, wycelowanej w narzędzia, procedury i formalną poprawność, które coraz częściej zastępują sens, ciekawość i zachwyt nad światem ². Mam na myśli fascynację człowiekiem, którego się bada i poznaje—tu i teraz, w jego lub jej najbardziej radykalnym otoczeniu i także przy użyciu własnych zmysłów. Bez tego wiedza przestaje być praktyką wymagającą wysiłku, a staje się „odklejonym” od rzeczywistości systemem administrowania tym co przeciętne i mierzalne.

W tym sensie „badacz masowy” nie musi wcale dążyć do prawdy, ani do przełomu, lecz do spełnienia minimalnych kryteriów systemu utożsamiającego przeciętność jako standard. Sam system zaś nierzadko karze wybitność, zwłaszcza wtedy, gdy okazuje się ona zbyt nieprzewidywalna lub niewygodna dla obowiązującego status quo akademii ³. Każdy z nas zna publikacje poprawne, lecz poznawczo jałowe: takie, które jedynie potwierdzają tezy już znane, pisane z publikacyjnego przymusu (publish or perish) i nieoferujące realnej wartości praktycznej ⁴.

Wybitność niepoliczalna

W wąskich i stosunkowo młodych dziedzinach, tj. nauki o sporcie i badania nad ruchem, dominuje skrajnie scjentometryczne podejście do budowania rozumienia zjawisk. Opiera się ono na logice tego, co łatwo policzalne: rzeczywistość upraszcza się do wskaźników dostępnych w pomiarze, a następnie zaczyna traktować je jako definicję sprawności fizycznej ⁵. Może to prowadzić do zjawiska opisywanego przez tzw. prawo Goodharta, zgodnie z którym „kiedy miara staje się celem, przestaje być dobrą miarą” ⁶. Wielu praktyków żywi ponadto przekonanie, że zrozumienie sportu wynika wyłącznie z posiadania danych, co sprzyja uznawaniu za prawidłowe tylko tego, co można zmierzyć (w nurcie tym nie wypada też wyrażać osobistych opinii, nawet krytycznych i racjonalnych). Choć metodologicznie uzasadnione, podejście to pozostaje poznawczo niepełne, ponieważ może maskować czynniki, które bezpośrednio rozstrzygają rywalizację na najwyższym poziomie: niestabilne, emergentne, silnie zależne od kontekstu i niemożliwe do uchwycenia pojedynczym testem ⁷.

Zaletą dobrych badań nad motoryką człowieka jest możliwość identyfikacji wspólnej bazy cech, która definiuje progi siły oraz innych zdolności atletycznych, różnicujące poszczególne populacje sportowców. Jednak każdy racjonalny praktyk—niezależnie od tego, czy potrafi to sformułować wprost—intuicyjnie rozumie, że najwybitniejsi sportowcy osiągają mistrzostwo nie dlatego, że są tacy jak wszyscy inni, lecz pomimo tego: rozwijają cechy nadzwyczajne, unikalne i w dużej mierze niemożliwe do uchwycenia za pomocą pośrednich pomiarów ⁸. Cechy te kształtują się zazwyczaj długofalowo, często w osobliwych warunkach, które współtworzą „pełną okazałość” danego medalisty. W praktyce sportowej o zwycięstwie rzadko decyduje sama baza i izolowane zmienne, którą posiada wielu—istotniejsze są zdolności, które tworzą „fenomen” dynamicznych relacji pomiędzy atletą, środowiskiem, uczeniem się i ciągłą adaptacją ⁹.

Rozkład normalny

Diagram. 1. Rozkład Gaussa danej cechy przedstawia wyraźnie zaznaczoną wartość przeciętną dla określonej populacji docelowej. Zgodnie z dobrze udokumentowanymi założeniami statystycznymi rozkład tego typu ma kształt dzwonowy i powinien być symetryczny względem wartości niższych i wyższych od średniej. Interpretacja zachodzi w zależności od tego, które wartości faworyzujemy, co sugeruje próg normy oraz zakres nieprawidłowości, np. deficytu.

Na powyższą wizualizację naniesione są dodatkowo wyniki pomiarów siły maksymalnej (Max Force, Fₘₐₓ) dla wyprostu stawu kolanowego populacji ogólnej w pozycji 60° (linia przerywana)—popularnego testu w rehabilitacji kolana. Wartość najczęstsza, przypadająca na 50. centyl rozkładu, wskazuje, że średnia wartość Fₘₐₓ wynosi ok. 400 N. Oznacza to, że przeciętnie trenujący osobnik (w tym przypadku mężczyzna) lokuje się w sąsiedztwie tej wartości. Niedotrenowani plasują się poniżej pierwszego kwartyla rozkładu (≤¼), osiągając mniej niż ok. 250 N, natomiast „outliersi”, tj. wybitnie silni—powyżej trzeciego kwartyla (≥¾), osiągając więcej niż ok. 550 N, a niekiedy nawet wartości rzędu 1000 N lub więcej ¹⁰.

Porównując oba wykresy—wzorcowy oraz przykładowy—widać rozbieżność: ten, z którego korzystamy w rehabilitacji, nie pokrywa się idealnie z formą „dzwonu”. Sugeruje to, że wykorzystywana przez nas baza danych populacyjnych może nie spełniać założeń reprezentatywności, co stanowi istotne ograniczenie interpretacyjne ¹¹ ∗. W konsekwencji wybór minimalnego progu funkcjonalnego nabiera znaczenia, np. >½ rozkładu, powyżej którego wynik uznaje się za „pożądany”. Ponieważ markery są ciągłe, a różne populacje „odcinają się” w różnych punktach rozkładu, nawet najbardziej rozsądne kryterium nieuchronnie wytworzy fałszywe alarmy i fałszywe poczucie bezpieczeństwa: część osób zdrowych zakwalifikuje jako „wysokie ryzyko”, a część przyszłych kontuzjowanych pozostawi poza nim. To z kolei utrudnia jednoznaczne wykazanie, że interwencje celowane, oparte na decyzjach informowanych–danymi, są realnie skuteczniejsze niż dobrze zaprojektowana profilaktyka ogólna ¹⁶. Pozostaje więc pytanie, czy pozytywny rezultat—nawet w przypadku kosmicznie wysokich wartości siły—rzeczywiście przesądza o niepodważalnej przewadze podczas sportowego wyczynu?

Ciasto performance

Cytując jednego z klasyków treningu siłowego, Wierchoszańskiego: „trening nie jest mechaniczną sumą ćwiczeń, lecz złożonym procesem pedagogicznym” ¹². Dlatego proste wyznaczniki siły oraz pozostałe, izolowane metryki można porównać do składników dania, gdzie—proszę mi wybaczyć mało dietetyczny przykład—koordynacja jest jak mąka, siła jak jajko, wydolność jak cukier, elastyczność jak masło, a zdolności eksplozywne jak proszek do pieczenia. Każdy z tych komponentów rozpatrywany osobno nie tworzy jeszcze żadnej potrawy ¹³.

Atletyczność tworzą te same składniki, lecz operujące w okolicznościach wyższego–rzędu. Sportowy performance wyłania się ze stanu, w którym komponenty te są wymieszane do stopnia, że nie jesteśmy już w stanie oddzielić suchej mąki od mokrej masy „ciasta” ¹⁴. Każdy wzrost niestabilności otoczenia (mówiąc fachowo: entropii) sprawia, że spod powierzchni fundamentalnych cech fizycznych wyłaniają się nowe, unikalne zachowania ruchowe. Ponieważ nie występują one w trakcie powtarzalnych badań w sportowym laboratorium, próby te charakteryzują się ograniczoną trafnością ekologiczną ¹⁵, co wyzwala polemikę wokół ich używania do nadrzędnego przewidywania efektów sportowych, w tym ryzyka kontuzji ¹⁶. Dyskusja ta dotyczy wybranych aspektów testów izometrycznych ¹⁷, izokinetycznych ¹⁸, skocznościowych na platformach ¹⁹, zamkniętych manewrów zmiany kierunku ²⁰ i nawet raportów GPS ²¹. Powodem jest fakt, że relacje między pojedynczą obserwacją a złożonym zachowaniem sportowym nie mają charakteru liniowego ani czysto przyczynowo–skutkowego, lecz są „skośne” i spontaniczne ¹⁴, co znajduje swoje wyjaśnienie m.in. w dynamicznych teoriach samoorganizacji w sporcie ²².

W tym świetle widać dopiero, dlaczego „przepis na mistrza” nie może sprowadzać się jedynie do statystycznych norm. Gdyby mistrzostwo wynikało wyłącznie z sumy określonego trzonu izolowanych cech, które niekoniecznie są dźwignią sukcesu, sport przypominałby księgowość, a nie sztukę i znakomity spektakl. Fenomen sportowy ujawnia się dopiero w trakcie samego „wypieku” (rywalizacji), kiedy gotowa „masa” zyskuje ostateczną formę, smak i—być może—zostanie kiedyś nagrodzona gwiazdką Michelin.

Diagram 2. Model „ciasta performance” inspirowany teorią chaosu ∗∗. Przedstawia trzy poziomy organizacji ruchu: (1) izolowany, (2) treningowy oraz (3) najbardziej „radykalny”, czyli sportowy. Entropia nie działa wstecz—oznacza to, że wraz ze wzrostem niestabilności otoczenia rośnie zakres zachowań specyficznych wyłącznie dla danej sytuacji oraz trudność ich wyjaśnienia poniżej. Ponieważ już nigdy nie odzyskasz suchej mąki z ciasta, izolowane badanie pojedynczego składnika nie uwzględnia jego emergencji (sposobu ujawniania się) w warunkach „bałaganu”. W sportach zdominowanych przez zamknięte umiejętności ruchowe uskok △S dla (3) wypieku/rywalizacji będzie niższy ze względu na większą przewidywalność otoczenia.

---

Powyższy schemat jest jedną z rozsądniejszych propozycji wyjaśnienia wyzwań związanych ze współczesną pogonią za pomiarami. Zwracając uwagę na punkty przejścia między trzema okolicznościami (kontekstami), widać, że granice między nimi nie są płynne, lecz zarysowane. Każdy poziom organizacji ruchu jest zatem odmiennym światem reguł, a wnioski z poziomu niższego nie przechodzą automatycznie na wyższy. W praktyce oznacza to, że metryki działające poprawnie w warunkach izolowanych lub treningowych mogą tracić sens diagnostyczny w warunkach sportowej złożoności—co widać choćby w monitorowaniu obciążeń:

Systemy pomiarowe kuszą obietnicą, że skoro potrafimy policzyć „ile zrobiono”, to jesteśmy o krok od dokładnego przewidywania przyszłości w każdym możliwym kontekście. Tymczasem między obciążeniem zewnętrznym a odpowiedzią organizmu pozostaje luka, której nie da się zasypać selektywnie dobranymi liczbami ²³. Nawet gdy dashboard „świeci się” na zielono, może on jedynie wizualizować niby–optymalny cel, za którym nie zawsze warto gonić. W praktyce sportowej dominuje jednak tendencja „dowiezienia metryki”, często kosztem jakości bodźca, jego znaczenia w tygodniu treningowym i z pominięciem długofalowych zasad uczenia się ²⁴. Dyskusyjna bywa także stabilność wielu rzekomo „twardych” metryk: wyniki mogą zależeć istotnie od modelu urządzenia, wersji algorytmów i aktualizacji oprogramowania, a także od przyjętych ustawień i filtrów danej technologii ²⁵.

W detekcji ryzyka urazów jest podobnie:

Wyzwaniem prewencji urazów także pozostaje pułapka optimum–jako–średniej. Wysokie obciążenia mogą paradoksalnie działać jak swoista szczepionka, o ile są dawkowane progresywnie i budują tolerancję na wymagania startowe. Ryzyko rośnie raczej wtedy, gdy program jest nieadekwatny, a zmiany obciążenia zbyt gwałtowne lub oderwane od przygotowania zawodnika ²⁶. Literatura kliniczna przypomina, że wiele narracji typu metryka➝uraz opiera się na kruchych założeniach i zbyt łatwo zamienia korelacje w dogmaty ²⁷. W konsekwencji próbuje się sterować ryzykiem za pomocą progów i wskaźników pośrednich, które nie muszą odzwierciedlać rzeczywistego stresu tkankowego ani systemowych relacji obciążenie–odpowiedź ²⁸. Uraz pozostaje zdarzeniem wieloczynnikowym i kontekstowym: liczby mogą ostrzegać, lecz nie powinny udawać, że wyjaśniają i kontrolują całość procesu ²⁹.

Stara, nowa, dobra nauka

Wstępna krytyka „masowego” podejścia do nauki nie powinna jednak prowadzić ani do pesymizmu, ani do narracji antynaukowej. Droga od redukcji do złożoności, od prostych pomiarów ku bardziej wyrafinowanym opisom rzeczywistości, stanowi podstawowe narzędzie metody naukowej. Nie bez powodu redukcjonizm jako „grzech” widzą najczęściej ci, którzy mają z nim problem ³⁰, a przecież cała przyroda mówi do nas językiem matematyki ³¹. Liczby—nawet szczątkowe, niedoskonałe i kontekstowo ułomne—są w tym sensie jedynym punktem wyjścia, jaki posiadamy. Próba ich odrzucenia w imię „holistycznego” rozumienia sportu grozi popadnięciem w retoryczną papkę, w której koncepcje nieliniowej dynamiki ³², hip–locki, atraktory i inne „pokemony” funkcjonują wyłącznie jako metafory: bez solidnych podstaw empirycznych i często jako nietrafne przeniesienie fizyki układów złożonych do świata ćwiczeń.

Wbrew narracjom o kryzysie nauki, dostępne dane empiryczne sugerują coś przeciwnego: nauka jako instytucja nie znajduje się w stanie upadku, lecz raczej w stabilnej fazie rozwoju ². To, że znaczna część społeczeństw wątpi dziś w autorytet naukowy, jest kwestią poboczną, tak samo jak to, że ci (pośród terapeutów i trenerów) którzy tak chętnie odwołują się do naczelnego znaczenia kontekstu (w tym ja!), nie komunikują specjalnie jak go „złapać”. Istnieje przecież ogromna liczba dowodów wskazujących na wyraźne związki między siłą ³³, koordynacją ³⁴ czy obciążeniem treningowym ³⁵ a wydajnością motoryczną. Nawet przykład izolowanej siły wyprostu kolana jest praktycznym drogowskazem, który oferuje nam wyobrażenie o tym z jakimi siłami mamy w ogóle do czynienia.

Problemem bywa natomiast brak jasnej definicji tego, o jakim performance mówimy i do jakiego statusu „ciasta” go odnosimy. Postępująca „scjentyzacja” nie prowadzi więc do degeneracji wiedzy; przeciwnie—wydaje się, że budzimy się z letargu uśredniania i zaczynamy podążać ku identyfikacji bardziej złożonych, współzależnych wzorców ¹⁴. Z tego powodu coraz częściej podkreśla się potrzebę integracji wielu źródeł danych oraz wdrażania rozwiązań sztucznej inteligencji. Klucz leży jednak nie w ilości danych, lecz w ich uważnym opisie: te same metryki mogą znaczyć coś innego w różnych okolicznościach. Ich raportowanie ma sens wtedy, gdy istnieje praktyczne przeświadczenie, że czynniki takie jak pozycja, ekspozycja, zmęczenie, ból lub inne zdarzenia kontekstualne wpływają na sygnały fizjologiczne, biomechaniczne i nerwowo–mięśniowe. Pod tym względem 'sport' spotyka się z 'clinical' science: im większa ambicja prognozowania, tym większe znaczenie mają transparentne standardy raportowania, śledzenie trendów (nie tylko pojedynczych zmiennych), ich walidacja oraz kontrola ryzyka biasu. Kierunek ten może w przyszłości dostarczyć praktykom narzędzi, które nie tylko „agregują”, lecz także kalibrują input, wykrywają sprzeczności i zwracają niepewność—tak, by lepiej korespondowały z kontekstualną naturą realnych zjawisk (jak sprawność fizyczna) i rozszerzały nasze intuicyjne rozumienie ³⁶ ∗∗∗.

I choć droga do tego celu pozostaje długa oraz pełna wybojów—warto nią podążać!

Podsumowanie

Na koniec zasadne staje się przywrócenie właściwego znaczenia pojęciu przeciętności.

Bycie „przeciętnym” nie oznacza bycia nijakim, lecz bycie „wystarczająco dobrym” (good enough) na bazowym poziomie sprawności: kolano nie musi generować tysiąca niutonów, by skutecznie kopać do bramki—a to wciąż mieści się w granicach zdrowego performance ³⁷. Problem nie leży więc w samym istnieniu norm, średnich i rozkładów, lecz w błędnym założeniu, że te arbitralne przedziały wyczerpują istotę motoryki ³⁸. Niniejszy esej ma zatem charakter ostrzegawczy: jeśli pytania badawcze zatrzymują się na poziomie przeciętności, przeciętne będą też odpowiedzi—a w konsekwencji i trening; sport natomiast polega na różnicowaniu, a nie na „ważeniu” średnich. Uczciwość naukowa wymaga zatem nie odrzucenia pomiarów, lecz uznania, że na obecnym etapie nie wszystko, co decyduje o mistrzostwie, potrafimy jeszcze zmierzyć, i że jest to stan przejściowy, a nie poznawcze fiasko.

Najbardziej znana formuła Ortegi brzmi: „jestem ja i moja okoliczność” (yo soy yo y mi circunstancia). Następnie dodaje: „jeśli jej nie ocalę, nie ocalę siebie” ³⁹. Ta ostatnia wymaga od nas głębszej refleksji—nie tylko w ujęciu sportowym.

To tylko mój osobisty pretekst do pisania.

Przeczytaj więcej

∗ Jeśli empiryczny rozkład wyników odbiega od „dzwonu”, tj. rozkładu normalnego, to co najmniej jedno z założeń wykresu wzorcowego jest naruszone: (a) zmienna nie jest normalna w populacji, (b) próba nie jest reprezentatywna (bias/selekcja), (c) mieszanie populacji (mixture) i silna heterogeniczność, (d) cenzurowanie przez efekt podłogi/sufitu.

∗∗ Model „ciasta” zaczerpnąłem od fizyczki Sabine Hossenfelder, która posługuje się nim do objaśniania złożonych zjawisk przyrodniczych ¹³, do których należy również zdrowie, sprawność i motoryka człowieka. Wg mojej wiedzy żaden z edukatorów sport science nie wykorzystuje tej metafory do objaśnienia tego powikłanego zjawiska (o którym tak chętnie piszemy, a które tak rzadko staramy się definiować).

∗∗∗ Rozwój sztucznej inteligencji niesie także ograniczenia, o których trzeba pamiętać—choćby po to, by nie ulec przesadnemu hura–optymizmowi. Modele językowe typu LLM nie rozumieją prawdy w sensie epistemicznym; generują kolejne tokeny jako najbardziej prawdopodobne kontynuacje tekstu, czyli statystycznie najbliższy wariant „przeciętnego” przekazu ⁴⁰. Człowiek, który bezkrytycznie powierza się takiemu narzędziu, zaczyna działać jak pusty slot bez własnego zdania i bez wysiłku oceny. Obietnica AI bywa przy tym zawodna także w nauce, gdzie coraz częściej zmagamy się z tekstami zmyślanymi, plagiatami i tanimi replikami pozbawionymi realnej wartości ⁴¹. W efekcie AI może sprzyjać inflacji informacji, obniżeniu jakości piśmiennictwa oraz dalszemu rozmywaniu granicy między wiedzą rzetelną a jej imitacją ⁴².

¹ Ortega y Gasset J. La Rebelión de las Masas—polski przekład „Bunt mas” (1930).

² Baker DP et al. Is More Science Really Less Science? The Scientization of Science, 1900–2020. Minerva (2025). OTWARTY DOSTĘP.

³ Lawrence P. The Mismeasurement of Science. Current Biology (2007). OTWARTY DOSTEP.

⁴ Rawat S et al. Publish or Perish: Where Are We Heading? Journal of Research in Medical Sciences (2014). OTWARTY DOSTĘP.

⁵ McLean S et al. A Systems Analysis Critique of Sport-Science Research. International Journal of Sports Physiology and Performance (2021). OTWARTY DOSTĘP.

⁶ Fire M et al. Over–Optimization of Academic Publishing Metrics: Observing Goodhart's Law in Action. GigaScience (2019).

⁷ McLean S et al. Complexity and Systems Thinking in Sport. Journal of Sport Sciences (2025). OTWARTY DOSTĘP.

⁸ Zentgraf K et al. Advocating Individual–Based Profiles of Elite Athletes to Capture the Multifactorial Nature of Elite Sports Performance. Nature. Scientific Reports (2024). OTWARTY DOSTĘP.

⁹ Araújo D et al. The Ecological Dynamics of Cognizant Action in Sport. Psychology of Sport and Exercise (2025). OTWARTY DOSTĘP.

¹⁰ Na podstawie bazy danych normatywnych 'Health Male' firmy Vald Performance. Wartości przybliżone.

¹¹ Kirkwood BR et al. Essential Medical Statistics, 2nd Edition. Wiley-Blackwell (2003).

¹² Verkhoshansky YV. Special Strength Training: A Practical Manual for Coaches. Amerykański przekład: Ultimate Athlete Concepts (2006).

¹³ Hossenfelder S. Existential Physics: A Scientist's Guide to Life's Biggest Questions (2022).

¹⁴ Pol R et al. Training or Synergizing? Complex Systems Principles Change the Understanding of Sport Processes. Sports Medicine Open (2020). OTWARTY DOSTĘP.

¹⁵ Bittencourt NFN et al. Complex Systems Approach for Sports Injuries: Moving from Risk Factor Identification to Injury Pattern Recognition. British Journal of Sports Medicine (2016). OTWARTY DOSTĘP.

¹⁶ Bahr R. Why Screening Tests to Predict Injury Do Not Work—And Probably Never Will. British Journal of Sports Medicine (2016). OTWARTY DOSTĘP.

¹⁷ Giles G et al. Scoping Review of the Isometric Mid-Thigh Pull Performance Relationship to Dynamic Sport Performance Assessments. Journal of Functional Morphology and Kinesiology (2022). OTWARTY DOSTĘP.

¹⁸ van Dyk N et al. 4-Year Cohort Study Hamstring and Quadriceps Isokinetic Strength Deficits Are Weak Risk Factors for Hamstring Strain Injuries: A 4–Yeah Cohort Study.

¹⁹ Krosshaug T et al. The Vertical Drop Jump Is a Poor Screening Test for ACL Injuries in Female Elite Soccer and Handball Players: A Prospective Cohort Study of 710 Athletes. American Journal of Sports Medicine (2016).

²⁰ Young W et al. It’s Time to Change Direction on Agility Research: a Call to Action. Sports Medicine OPEN (2021). OTWARTY DOSTĘP.

²¹ Bourdon PC et al. Monitoring Athlete Training Loads: Consensus Statement. International Journal Of Sports Physiology And Performance (2017). OTWARTY DOSTĘP.

²² Vilar L et al. The Role of Ecological Dynamics in Analysing Performance in Team Sports. Sports Medicine (2012).

²³ Halson SL. Monitoring Training Load To Understand Fatigue In Athletes. Sports Medicine (2014). OTWARTY DOSTĘP.

²⁴ Robertson S et al. Red, Amber, Or Green? Athlete Monitoring In Team Sport: The Need For Decision–Support Systems. International Journal Of Sports Physiology And Performance (2017). OTWARTY DOSTĘP.

²⁵ Buchheit M et al. Slaves to (GPS) Norms. Sport Performance & Science Reports (2025). OTWARTY DOSTĘP.

²⁶ Gabbett TJ. The Training–Injury Prevention Paradox: Should Athletes Be Training Smarter And Harder? British Journal Of Sports Medicine (2016). OTWARTY DOSTĘP.

²⁷ Impellizzeri FM et al. Training Load And Injury Part 1: The Devil Is In The Detail—Challenges To Applying The Current Research In The Training Load And Injury Field. Journal Of Orthopaedic & Sports Physical Therapy (2020) oraz Impellizzeri FM et al. Training Load And Injury Part 2: Questionable Research Practices Hijack The Truth And Mislead Well-Intentioned Clinicians. Journal Of Orthopaedic & Sports Physical Therapy (2020).

²⁸ Soligard T et al. How Much Is Too Much? (Part 1) International Olympic Committee Consensus Statement On Load In Sport And Risk Of Injury. British Journal Of Sports Medicine (2016). OTWARTY DOSTĘP.

²⁹ Kalkhoven JT et al. A Conceptual Model And Detailed Framework For Stress-Related, Strain-Related, And Overuse Athletic Injury. Journal Of Science And Medicine In Sport (2020).

³⁰ Fang FC. Reductionistic And Holistic Science. Infection And Immunity (2011). OTWARTY DOSTĘP.

³¹ Grattan-Guinness I. Solving Wigner’s Mystery: The Reasonable (Though Perhaps Limited) Effectiveness Of Mathematics In The Natural Sciences. The Mathematical Intelligencer (2008).

³² Glazier PS. Towards A Grand Unified Theory Of Sports Performance. Human Movement Science (2017).

³³ Suchomel TJ et al. The Importance Of Muscular Strength In Athletic Performance. Sports Medicine (2016).

³⁴ Yilmaz O et al. Effects Of Proprioceptive Training On Sports Performance: A Systematic Review. BMC Sports Science, Medicine And Rehabilitation (2024). OTWARTY DOSTĘP.

³⁵ Clemente FM et al. The Correlations Between Training Load Parameters And Physical Performance Adaptations In Team Sports: A Systematic Review And Meta-Analysis. Sports Medicine—Open (2025). OTWARTY DOSTĘP.

³⁶ Claudino JG et al. Current Approaches To The Use Of Artificial Intelligence For Injury Risk Assessment And Performance Prediction In Team Sports: A Systematic Review. Sports Medicine—Open (2019). OTWARTY DOSTĘP.

³⁷ Mangalam M. The Myth Of Optimality In Human Movement Science. Neuroscience & Biobehavioral Reviews (2025).

³⁸ Carazo-Díaz C et al. The Dramatic Loss Of Statistical Power When Dichotomising Continuous Variables. Revista De Neurología (2024). OTWARTY DOSTĘP.

³⁹ Ortega Y Gasset J. Meditaciones Del Quijote (1914).

⁴⁰ Shanahan M. Talking About Large Language Models. Communications Of The ACM (2024).

⁴¹ Naddaf M. AI Tool Detects LLM-Generated Text In Research Papers And Peer Reviews. Nature (2025).

⁴² Jian X et al. Combating Fake Science In The Age Of Generative Artificial Intelligence: A Biomedical Perspective. Missouri Medicine (2025). OTWARTY DOSTĘP.

Wzbogać dyskusję

Zareaguj na idee zawarte w powyższym tekście, pisząc na: me@pawelkrotki.com.