The effect of distance to elite sport teams on talent development in German handball players
Notice bibliographique
Résumé
The proximity of youth athletes to elite sport teams has been shown to have positive developmental effects in Canadian, Irish and Danish athletes (Farah et al., 2018; Finnegan et al., 2016; Rossing et al., 2018). However, this effect has not been explored in Germany; a country that is much different in its geospatial and sport-systematic nature. The purpose of this study was twofold: a- to explore the influence of distance from birthplace and first club to elite sport teams on selection into the youth national handball team, and b- to examine the long-term effects of distance on the league-level reached years later. Birthplace and first club data were collected for 60 female and 36 male athlete selected into the national youth program, as well as 59 female and 34 male athletes whom were not. Results showed that selected male athletes were closer to elite teams than their non-selected counterparts; however, only distance from birthplace to sex-specific second-division teams reached significance (p = .04, d = .52). As for female athletes, there were no differences in distance between the two groups. In regards to our second objective, distances from birthplace and first clubs to first-division teams significantly varied across league levels but in no particular pattern (p
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».