Challenges and [Possible] Solutions to Optimizing Talent Identification and Development in Sport
Notice bibliographique
Résumé
The modern-day landscape of Olympic and Professional sport is arguably more competitive than ever. One consequence of this is the increased focus on identifying and developing early athletic talent. In this paper, we highlight key challenges associated with talent (athlete) identification and development and propose possible solutions that could be considered by research and practice. The first challenge focuses on clarifying the purposes of talent identification initiatives such as defining what talent is and how its meaning might evolve over time. Challenge two centers on ways to best identify, select and develop talent, including issues with different approaches to identification, the need to understand the impact of development and the need to have appropriate resourcing in the system to support continued development of knowledge. Finally, we discuss two challenges in relation to the 'healthiness' of talent identification and development. The first examines whether a talent identification and development system is 'healthy' for athletes while the second focuses on how sport stakeholders could discourage the apparent trend toward early specialization in youth sport settings. Whilst this paper discusses the research in relation to these challenges, we propose multiple possible solutions that researchers and practitioners could consider for optimizing their approach to talent identification and development. In summary, talent is a complex and largely misunderstood phenomenon lacking robust research evidence, and given concerns that it is potentially unhealthy, talent identification and selection at younger ages is not recommended.
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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 | 0,050 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,011 |
| Communication savante | 0,019 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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 ».