How Does Biological Maturation and Training Experience Impact the Physical and Technical Performance of 11–14-Year-Old Male Basketball Players?
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This study (1) investigated the effects of age, maturity status, anthropometrics, and years of training on 11–14-year-old male basketball players’ physical performance and technical skills development, and (2) estimated the contribution of maturity status and training years on players’ physical and technical performances. The sample consisted of 150 participants, average age 13.3 ± 0.7 years, grouped by early, average, and late maturation. Biological maturation, anthropometry, and training data were collected using standard procedures. Measures of physical performance assessed included: aerobic fitness, abdominal muscular strength and endurance, static strength, lower body explosive power, upper body explosive power, speed, and agility and body control. Basketball-specific technical skills were also recorded. Analysis of variance (ANOVA) and analysis of covariance (ANCOVA) were used to compare group differences. Results indicated that early maturers were taller, heavier, and had greater strength, power, speed, and agility (p < 0.05). When controlling for age, height, and body mass, early maturers remained stronger, quicker, and more agile (p < 0.05). They were also more skillful in the speed shot shooting test (p < 0.05). Apart from tests of aerobic fitness, abdominal muscular strength and endurance, and lower body explosive power, maturity status was the primary contributor to the variance in the physical performance tests. Years of training was the primary contributor to the variance in the technical skills tests. Whilst physical performance was dependent on maturity status, technical skills were influenced by years of training. Since both biological maturation and years of training play an important role in basketball performance, we recommend that coaches consider the effects of these two confounders when recruiting and selecting youth basketballers.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle