Die Rolle der Arbeitsgedächtniskapazität bei der taktischen Entscheidungsfindung im Fußball auf verschiedenen Kompetenzebenen Teil 3

Ergebnisse

Um die Auswirkung von WMC auf die taktische Entscheidungsfindung und ihre Abhängigkeit vom Grad der Fußballkompetenz zu testen, haben wir eine Moderationsanalyse mit einem Moderator mit mehreren Kategorien durchgeführt. Angesichts der Hypothese über die überlegene taktische Entscheidungsfindung professioneller Fußballspieler verwendeten wir die Helmert-Kodierung für das Fachwissen (Hayes & Montoya, 2017).

Taktische Entscheidungsfindung ist eine wesentliche Fähigkeit, die in verschiedenen Situationen eingesetzt werden muss. Es hilft uns, in komplexen Situationen die richtigen Entscheidungen zu treffen und hat eine größere Chance auf Erfolg.

Das Gedächtnis ist ein sehr wichtiger Faktor, der uns hilft, bei Bedarf wichtige Informationen abzurufen. Die taktische Entscheidungsfindung hängt von unserem Gedächtnis ab, denn wir müssen uns wichtige Informationen merken, die uns helfen können, die beste Wahl zu treffen.

Je besser unser Gedächtnis ist, desto bessere taktische Entscheidungen können wir treffen. Da wir uns mehr Informationen merken und diese schneller abrufen können, verfügen wir über eine bessere Grundlage, um gute Entscheidungen zu treffen.

Darüber hinaus können gute taktische Entscheidungen unser Gedächtnis weiter verbessern. Wenn wir konsequent kluge Entscheidungen treffen, bilden wir mehr neuronale Verbindungen in unserem Gehirn, die unser Gedächtnis stärken und uns helfen, uns in Zukunft besser an Informationen zu erinnern.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es einen starken Zusammenhang zwischen taktischer Entscheidungsfindung und Gedächtnis gibt. Wenn wir bessere Entscheidungen treffen wollen, müssen wir ein gutes Gedächtnis bewahren und es kontinuierlich stärken. Lassen Sie uns diese Fähigkeiten selbstbewusst anwenden und mehr Erfolg erzielen! Wir müssen das Gedächtnis verbessern, und Cistanche deserticola kann das Gedächtnis erheblich verbessern, denn Cistanche deserticola ist ein traditionelles chinesisches Arzneimittel mit vielen einzigartigen Wirkungen, darunter die Verbesserung des Gedächtnisses. Die Wirksamkeit von Hackfleisch beruht auf den verschiedenen darin enthaltenen Wirkstoffen, darunter Säure, Polysaccharide, Flavonoide usw. Diese Inhaltsstoffe können die Gesundheit des Gehirns auf verschiedene Weise fördern.

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Die Regressionskoeffizienten (bs) dieser Methode schätzen die Differenz zwischen dem Mittelwert von Profifußballspielern und dem ungewichteten Mittelwert von Amateur- und Freizeitfußballspielern (D1) sowie die Differenz zwischen dem Mittelwert von Amateur- und Freizeitfußballspielern (D2). Der Koeffizient für WMC (X) ist der ungewichtete durchschnittliche bedingte Effekt von WMC auf die taktische Entscheidungsfindung in den drei Gruppen von Fußballspielern.

Zwei Interaktionseffekte sind die geschätzte Differenz des WMC-Effekts auf die taktische Entscheidungsfindung von Profifußballspielern im Vergleich zur taktischen Entscheidungsfindung von Fußballspielern aus zwei niedrigeren Ebenen (D1×WMC) und die geschätzte Differenz des WMC-Effekts auf die taktische Entscheidungsfindung. Vergleich zwischen Amateur-Fußballspielern und Freizeit-Fußballspielern (D2×WMC).

Das Modell geht von der bedingten Wirkung von WMC auf die drei Gruppen von Fußballspielern aus. Im Zusatzmaterial (Zusatzdatei 1: Tabelle S1) haben wir auch eine Korrelationsmatrix bereitgestellt, die die Korrelation zwischen WMC und taktischer Entscheidungsfindung auf drei Ebenen der Fußballkompetenz zeigt.

Wir haben das (Nicht-)Vorhandensein von Fachwissen×WMC-Interaktion weiter untersucht, indem wir Bayes-Faktoren berechnet haben, um festzustellen, ob ein nicht signifikantes Ergebnis eine Nullhypothese über eine Theorie stützt oder ob die Daten einfach unempfindlich sind (Dienes, 2014; Dienes & McLatchie, 2018). Bayes-Faktoren wurden mithilfe des Bayes-Faktorpakets in R berechnet (Morey & Rouder, 2019).

Wir haben eine logistische Regressionsanalyse durchgeführt, um den Beitrag von WMC und Fachwissen sowie der WMC x Fachwissen-Interaktion zur Häufigkeit der eigenen benannten Erkennung zu testen.

Wir haben Daten zu Ospan, SymSpan und dem zugrunde liegenden WMC-Faktor auf Werte überprüft, die größer als 3,5 Standardabweichungen vom Stichprobenmittelwert sind (Ausreißer), und keine Werte gefunden, die höher als der absolute Wert von z=ǀ3,1ǀ (Wert für OSpan) sind.

Wie erwartet korrelierten die beiden komplexen Span-Aufgaben mäßig, r=0.49. Als WMC-Gesamtwert haben wir den eindeutigen latenten Faktor angegeben, der den beiden komplexen Spannenaufgaben zugrunde liegt, indem wir die Faktorwerte berechnet haben. Wir fanden keine Unterschiede zwischen Freizeit-, Amateur- und Profifußballspielern in Bezug auf Ospan, F(2,124)=2.62, p=0.077, SymSpan,F(2,124)=1.43, p =0.244 und der zugrunde liegende WMC-Faktor, F(2,124)=2.23, p=0.112.

Darüber hinaus fanden wir keinen Kompromiss zwischen Reaktionszeit und Genauigkeit, da die Korrelationen zwischen Reaktionszeit und Genauigkeit bei taktischen Entscheidungsaufgaben und taktischen Entscheidungsaufgaben unter Ablenkung r=0.02, p=0.853 betrugen. bzw. r=0.01, p=0.894. Beschreibende Statistiken für komplexe Aufgabenergebnisse sowie die Reaktionszeit und Genauigkeit der taktischen Entscheidungsaufgaben werden in Tabelle 1 angezeigt.

Taktische EntscheidungsfindungRTs-Analyse

Die Ergebnisse der Moderationsanalyse zeigten, dass das Modell 15,5 % der taktischen Entscheidungsgeschwindigkeitsvarianz ausmachte, F(5, 121)=4.45, p<0.001. Professional soccer players made faster tactical decisions (M=595 ms, SD=277.06) in comparison to amateur and recreational soccer players (M=705  ms, SD=230.08),3 t(125)=2.89, p=0.005. In contrast, amateur soccer players (M=658  ms, SD=212.01) made faster tactical decisions in comparison to recreational soccer players (M=757  ms, SD=240.53), t(125)=2.42, p=0.017. 

Höhere WMC-Werte waren mit schnelleren taktischen Entscheidungen verbunden, t(121)= − 3,40, p<0.001.

Te expertise×WMC interactions were not significant, as shown by the comparison between professional soccer players and players with lower levels of expertise (D1×WMC), t(121)= − 0.76, p>{{0}}.250, und durch den Vergleich zwischen Amateur- und Freizeitfußballspielern (D2×WMC), t(121)= − 0.09, p=0.250 (Tabelle 2). Die Steigungen der Progression sind in Abb. 2A dargestellt.

Aufgrund seiner theoretischen Relevanz haben wir die Interaktion zwischen Fachwissen und WMC weiter untersucht, indem wir Bayes-Faktoren berechnet haben. Wir haben das vollständige Modell mit Fachwissen × WMC-Interaktion angepasst und es mit dem Modell ohne Interaktion verglichen (wobei der Haupteffekt von Fachwissen und WMC enthalten war). Die Ergebnisse zeigten, dass das Modell ohne Interaktion angesichts der beobachteten Daten 11,75 % wahrscheinlicher ist als das Modell mit Interaktion. Dies ist ein starker Beweis gegen die Interaktion zwischen Fachwissen und WMC.

Genauigkeitsraten

Die Ergebnisse der Moderationsanalyse zeigten, dass das Modell 10,0 % der Genauigkeitsvarianz der taktischen Entscheidungsfindung ausmachte, F(5, 121)=2,68, p=0,025 Die Moderationsanalyse ergab eine höhere Genauigkeit von Profi-Fußballspielern (M=0.893, SD=0.067) im Vergleich zu Amateur- und Freizeitfußballspielern (M=0.846, SD=0 .088), t(125)= − 3.15, p=0.002. Etwas höhere Genauigkeit von Amateurspielern (M=0.862, SD=0.083) im Vergleich zu Freizeitfußballspielern (M=0.829,SD=0. 090) lag an der Signifikanzgrenze, t(125)=− 1,88, p=0.063.

WMC hatte keinen Einfluss auf die Genauigkeit der taktischen Entscheidungsfindung, t(121)=0.71, p > 0.250. Darüber hinaus gab es keine signifikanten Fachwissen×WMC-Wechselwirkungen, wie im Vergleich zwischen professionellen Fußballspielern und Spielern mit geringerem Fachwissen (D1×WMC) gezeigt wird, t(121)= − 0.39, p > 0.250, und im Vergleich zwischen Amateur- und Freizeit-Fußballspielern (D2×WMC), t(121)= − 0,19, p > 0,250 (Tabelle 2, Abb. 2B) .

Wie bei der RT-Analyse haben wir Bayes-Faktoren berechnet, um zu prüfen, ob die Daten das Modell ohne Interaktion oder das Modell mit Interaktion unterstützen oder ob sie einfach unempfindlich sind. Die Ergebnisse zeigten, dass das Modell ohne Interaktion angesichts der beobachteten Daten 9,64-mal wahrscheinlicher ist als das Modell mit Interaktion. Dies bestätigt die RT-Analyse, indem es substanzielle Beweise gegen die Interaktion zwischen Fachwissen und WMC vorlegt.

Inverse Effizienzwerte (IES)

Wir haben auch ein kombiniertes Geschwindigkeits-Genauigkeitsmaß analysiert, das als IES bekannt ist. Sie wird berechnet, indem die durchschnittliche korrekte RT durch den Anteil richtiger Antworten pro Teilnehmer und Bedingung dividiert wird. IES kann als ein RT-Maß interpretiert werden, das um den Anteil der begangenen Fehler korrigiert wird. Die Analyse von IESs zeigte, dass das Modell 19,6 % der Varianz ausmachte, F(5, 121)=5.92,p < 0.001. Wie in der RT-Analyse waren professionelle Fußballspieler schneller (M=661 ms, SD=287.97) als Amateur- und Freizeitfußballspieler (M=845 ms, SD=316.85 ), t(125)=3.73, p < 0.001, wohingegen Amateurfußballspieler (M=769 ms, SD=263.10) schnellere Entscheidungen trafen als Freizeitspieler Fußballspieler (M =929 ms,SD=351.31), t(125)=3.00, p=0.003.

Höhere WMC-Werte waren mit schnelleren taktischen Entscheidungen verbunden, t(121)= − 3,34, p=0.001. Teexpertise×WMC-Wechselwirkungen waren nicht signifikant, wie der Vergleich zwischen professionellen Fußballspielern und Spielern mit geringerem Fachwissen zeigt (D1×WMC), t(121)= − 0.82, p > { {18}}.250, und durch den Vergleich zwischen Amateur- und Freizeitfußballspielern (D2×WMC), t(121)= − 0,02, p > 0,250. Die Steigungen der Progression sind in Abb. 2C dargestellt. Der Bayes-Faktor am IES zeigte, dass das Modell ohne Interaktion angesichts der beobachteten Daten um 10,65 % wahrscheinlicher ist als das Modell mit Interaktion. Dies liefert weitere Beweise gegen die Interaktion zwischen Fachwissen und WMC.

Taktische Entscheidungsfindung unter Ablenkung

Wir folgten den gleichen Vorgehensweisen wie bei der Analyse taktischer Entscheidungsaufgaben ohne Ablenkung. Wir verwendeten dieselben Datenausschlusskriterien und passten dasselbe Modell für die RTs und Genauigkeitsraten mit WMC, Fachwissen und deren Interaktion als Prädiktoren an. Wir haben auch die gleichen Helmert-Kontraste für die Kompetenzniveaus verwendet.

Darüber hinaus haben wir Bayes-Faktoren berechnet, um über das Vorhandensein oder Nichtvorhandensein einer theoretisch relevanten Interaktion zwischen WMC und Fachwissen zu entscheiden.

RTs-Analyse

Die Ergebnisse der Moderationsanalyse von RTs zeigten, dass das Modell 23,7 % der taktischen Entscheidungsgeschwindigkeit unter Ablenkungsvarianz ausmachte, F(5,121)=7.52, p<0.001. There was significant expertise showing faster tactical decision-making of professionals (M=570  ms, SD=245.97) compared to lower levels of expertise (M=718  ms, SD=239.51), t(125)=4.09, p<0.001, and faster tactical decision-making of amateur (M=678  ms, SD=214.97) compared to recreational football players (M=761  ms, SD=259.42), t(125)=2.35, p=0.020. 

Es gab auch einen signifikanten Effekt von WMC, der schnellere taktische Entscheidungen von Spielern mit höherem WMC zeigte, t(121)=-− 4,68, p<0.001. There were no significant expertise×WMC interactions across both comparisons: professional vs. amateur and recreational levels of expertise (D1×WMC), t(121)= − 0.43, p>0.250, and amateur vs. recreational levels (D2×WMC), t(121)= − 0.07, p>0.250 (Tabelle 3). Regressionssteigungen sind in Abb. 3A dargestellt.

Wie bei der Aufgabe ohne Ablenkung ist es theoretisch wichtig festzustellen, ob der Mangel an Interaktion das Modell ohne Interaktion unterstützt oder ob Fachwissen eine genauere taktische Entscheidungsfindung von Profis zeigt (M=0.805, SD=0 .093) im Vergleich zu geringeren Fußballkenntnissen (M=0.743, SD=0.108),t(125)= − 3.47, p=0.001, und genauere taktische Entscheidungen von Amateurspielern (M=0.759, SD=0.103) im Vergleich zu Freizeitfußballspielern (M=0.725, SD=0). 112), t(125)= – 2,01, p=0,047.

In addition, higher levels of WMC were associated with more accurate tactical decisions under distraction, t(121)=2.73, p=0.007. There were no significant expertise×WMC interaction across both comparisons: professional vs. lower levels of soccer expertise (D1×WMC), t(121)=1.16, p=0.247, and amateur vs. recreational levels (D2×WMC), t(125)= − 0.70, p>0.250 (Tabelle 3, Abb. 3B). Zur Bestätigung der RT-Analyse zeigten Bayes-Faktoren auf Genauigkeitsraten auch, dass das Modell ohne Interaktion angesichts der beobachteten Daten 7,03-mal so wahrscheinlich ist wie das Modell mit Interaktion.

IES-Analyse

Die Analyse von IESs zeigte, dass das Modell 36,2 % der Varianz ausmachte, F(5, 121)=13.71, p<0.001. As in the RT analysis, professional soccer players were faster (M=708 ms, SD=284.69) than amateur and recreational soccer players (M=987  ms, SD=372.70), t(125)=5.59, p<0.001, whereas amateur soccer players (M=917  ms, SD=360.94) made faster decisions than recreational soccer players (M=1,064  ms, SD=374.53), t(125)=3.18, p=0.002.

Higher levels of WMC were associated with faster tactical decisions, t(121)= − 5.99, p=0.001. Te expertise×WMC interactions were not significant as shown by the comparison between professional soccer players and players with lower levels of expertise (D1×WMC), t(121)= − 1.49, p=0.139, and by the comparison between amateur and recreational soccer players (D2×WMC), t(121)= − 0.53, p>0.250. Die Steigungen sind in Abb. 3C dargestellt.

Bayes-Faktoren auf IESs zeigten, dass das Modell ohne Interaktion angesichts der beobachteten Daten 7,76 so wahrscheinlich ist wie das Modell mit Interaktion. Dies liefert weitere Beweise gegen die Interaktion zwischen Fachwissen und WMC.

Eigennamenerkennung in ablenkenden Hörreizen

Die Ergebnisse der logistischen Regression zeigten die Unabhängigkeit der Häufigkeit der Erkennung des eigenen Namens in den akustischen Ablenkungsreizen von WMC sowie die Unabhängigkeit von Fachwissen und Fachwissen×WMC-Interaktion (Gesamtmodell, χ2(3)=5.08, p{ {4}}.166). Mit anderen Worten: Fußballspieler bemerkten (61,5 %) und nicht (38,5 %) ihren Namen bei ablenkenden Hörreizen, während sie die taktische Entscheidungsaufgabe lösten, unabhängig von ihrem WMC und ihrem Fachwissen.

Diskussion

Wir haben zwei neue Aufgaben zur taktischen Entscheidungsfindung entwickelt, um den Zusammenhang zwischen WMC und dem Fachwissen bei der Vorhersage der Leistung von Fußballspielern zu untersuchen. Bei beiden Aufgaben stellten wir fest, dass professionelle Fußballspieler im Vergleich zu Amateur- und Freizeitspielern schnellere und genauere Entscheidungen treffen. Dies wird erwartet und bekräftigt die „Kraft“ der durch bewusstes Üben erworbenen Fähigkeiten und Kenntnisse. Wir haben außerdem herausgefunden, dass WMC die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Entscheidungsfindung bei beiden Aufgaben vorhersagte.

Wichtig ist, dass wir im Gegensatz zu den Vorhersagen der Grenzwertumgehungshypothese keine Interaktion zwischen Fachwissen und WMC fanden. Dieses Ergebnis legt nahe, dass WMC ein einzigartiger und gleichermaßen wichtiger Prädiktor für die taktische Leistung auf allen Ebenen der Fußballkompetenz ist. Dies steht im Einklang mit der Hypothese des unabhängigen Einflusses und der Annahme, dass die Wirkung von WMC bei hohem Fachwissen nicht verringert wird, wenn es in ökologisch gültigen dynamischen Aufgaben mit ständig wechselndem Input getestet wird (Hambrick et al., 2012).

Unsere Ergebnisse liefern weitere empirische Unterstützung für Modelle, die zentrale Kontrollmechanismen wie zentrale Exekutive, exekutive Kontrolle oder kontrollierte Aufmerksamkeit annehmen (Baddeley & Logie, 1999; Cowan, 1999; Engle et al., 1999). Zentrale Kontrolle impliziert einen allgemeinen (domänenfreien) Mechanismus mit begrenzter Kapazität, der das Arbeitsgedächtnissystem im Dienste komplexer Kognition steuert und reguliert.

Aus der LT-WM-Perspektive (Ericsson & Kintsch, 1995) bestimmt ein solcher allgemeiner Mechanismus nicht die Leistung von Experten aufgrund umfangreicher wissens- und fähigkeitsbasierter Abrufhinweise, die es ihnen ermöglichen, grundlegende Einschränkungen der kognitiven Verarbeitung zu umgehen. Es sollte auch beachtet werden, dass die Modelle, die einen zentralen Kontrollmechanismus annehmen, den Beitrag domänenspezifischen Wissens und Fachwissens nicht leugnen. Solche Modelle gehen jedoch davon aus, dass der zentrale Kontrollmechanismus für die Kodierung von Abrufstrukturen verantwortlich ist, die für eingehende Reize geeignet sind (zur theoretischen Diskussion siehe Miyake & Shah, 1999) und selbst bei hohem Fachwissen zur Leistung beitragen kann.

Das Fehlen einer WMC×Expertise-Interaktion stützt diese Annahme und legt nahe, dass der WMC-Beitrag zur Vorhersage der Expertenleistung über domänenspezifisches Wissen hinausgeht und dass die bewusste Praxis nicht immer ausreicht, um WMC-Einschränkungen zu überwinden (Hambrick & Engle, 2002; Hambrick & Oswald). ,2005; Meinz & Hambrick, 2010; Meinz et al., 2012).

Ericsson (2014) kritisierte Studien, die keine Verringerung der Wirkung von WMC auf Expertenebene feststellen konnten, und stellte fest, dass die Operationalisierung bewusster Praktiken in Studien, in denen keine Verringerung der Wirkung von WMC auf Expertenebene festgestellt werden konnte, oft unklar und zu weit gefasst sei argumentierte, dass nicht jede Trainingsstunde notwendigerweise eine bewusste Übung sei.

Wir haben jedoch alle Anstrengungen unternommen, um diesen Einwand auszuräumen, indem wir uns strikt an die Konzeptualisierung der bewussten Praxis von Ericsson et al. (1993) gehalten haben. Basierend auf ihrer Fußballpraxis und ihren Wettkämpfen kategorisierten wir professionelle Fußballspieler als Experten, wenn sie zehn oder mehr Jahre lang in einem strukturierten Fußballtraining in Vereinen oder Akademien involviert waren und mindestens zwei Saisons lang auf professionellem Niveau gespielt haben.

Schließlich, wie Meinz et l. (2012) für die Stichprobe von Pokerspielern in ihrer Studie hervorgehoben haben, möchten wir auch betonen, dass wir keine außergewöhnlichen Fußballspieler in unsere Stichprobe einbezogen haben (z. B. waren die meisten Athleten keine Champions-League-Fußballspieler). Daher besteht eine geringe Wahrscheinlichkeit, dass WMC bei einer so extremen Gruppe von Teilnehmern wie Elite-Fußballspielern eine weniger entscheidende Rolle bei der taktischen Entscheidungsfindung spielt.

Die Studie von Furley und Memmert (2012), die unseres Wissens nach die einzige Studie ist, die das Paradigma der selektiven Aufmerksamkeit (Conway et al., 2001) zur Untersuchung der Entscheidungsfindung im Sport adaptiert hat, ergab, dass Basketballspieler mit hohem WMC ihre Aufmerksamkeit seltener wahrnahmen Oames in ablenkenden Hörreizen als Low-WMC-Spieler.

Dies steht im Einklang mit den Modellen des Arbeitsgedächtnisses, die Aufmerksamkeitskontrollfunktionen als wesentlichen Teil des Arbeitsgedächtnissystems einbeziehen (Baddeley & Logie, 1999; Cowan, 1999; Engleet al., 1999), und insbesondere mit der Theorie der kontrollierten Aufmerksamkeit von WMC ( Engle et al., 1999), die Einschränkungen des Arbeitsgedächtnisses auf inhibitorische Prozesse zurückführen. Im Gegensatz dazu fanden wir die Unabhängigkeit des WMC und die Häufigkeit seiner Namenserkennung. Um die unterschiedlichen Ergebnisse zwischen den beiden Studien zu erklären, sollte beachtet werden, dass Aufmerksamkeit ein mehrkomponentiges Konstrukt ist, einschließlich automatischer Bottom-Up-Orientierung und freiwilliger Top-Down-Kontrolle (für eine Übersicht siehe Fougnie 2008). Daher ist das Erscheinen des eigenen Namens in unserer dynamischen Aufgabe wahrscheinlich auf eine von unten nach oben gerichtete Ausrichtung der Aufmerksamkeit zurückzuführen, die nichts mit WMC zu tun hat, wie einige Studien zeigten (z. B. Redick & Engle, 2006).

Genauer gesagt erforderte das Erscheinen des eigenen Namens in der Staffel von Furley und Memmert mit einer schnellen Abfolge von Standfotos taktischer Situationen eine stärkere freiwillige Kontrolle der Aufmerksamkeit, was zu einer geringeren Namenserkennungsrate von Athleten mit hohem WMC-Wert führte. Andererseits ermöglichten Videosequenzen taktischer Situationen in unserer Aufgabe den Athleten wohl, komplexere Darstellungen taktischer Situationen zu bilden, wobei mehr Aufmerksamkeitsressourcen für von unten nach oben gerichtete Orientierungsreize, wie etwa ihren Namen in den Ablenkungsreizen, zur Verfügung standen.

Abschluss

Es ist nicht überraschend, die Überlegenheit professioneller Fußballspieler bei der taktischen Entscheidungsfindung zu beobachten. Ein wichtiger Faktor, der zu dieser Überlegenheit beiträgt, ist die Menge an Zeit, die Experten damit verbringen, relevante Fähigkeiten zu schärfen, und wie Hambrick und Burgoyne (2019, S. 1) kürzlich feststellten: „Kein glaubwürdiger Wissenschaftler glaubt, dass die Leistung von Experten ohne Rückgriff auf Förderung erklärt werden kann“. Die Ergebnisse stützen die Ansicht, dass WMC eine einzigartige Rolle bei der Leistung auf allen Kompetenzebenen spielt. Dies steht im Einklang mit der „New Look“-Perspektive von Fachwissen (Hambrick et al., 2016), was darauf hindeutet, dass WMC ein übersehenes Teil des Fachwissenspuzzles ist.

Verweise

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