Long-Term Prognostic Validity of Talent Selections: Comparing National and Regional Coaches, Laypersons and Novices
Notice bibliographique
Résumé
In most sports, the development of elite athletes is a long-term process of talent identification and support. Typically, talent selection systems administer a multi-faceted strategy including national coach observations and varying physical and psychological tests when deciding who is chosen for talent development. The aim of this exploratory study was to evaluate the prognostic validity of talent selections by varying groups ten years after they had been conducted. This study used a unique, multi-phased approach. Phase 1 involved players (n = 68) in 2001 completing a battery of general and sport-specific tests of handball ‘talent’ and performance. In Phase 2, national and regional coaches (n = 7) in 2001 who attended training camps identified the most talented players. In Phase 3, current novice and advanced handball players (n=12 in each group) selected the most talented from short videos of matches played during the talent camp. Analyses compared predictions among all groups with a best model-fit derived from the motor tests. Results revealed little difference between regional and national coaches in the prediction of future performance and little difference in forecasting performance between novices and players. The best model-fit regression by the motor-tests outperformed all predictions. While several limitations are discussed, this study is a useful starting point for future investigations considering athlete selection decisions in talent identification in sport.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».