Performance characteristics of selected/deselected under 11 players from a professional youth football academy
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to determine whether players selected for the under 11 team of a professional youth football academy outperform their deselected peers in physical, technical and gross motor coordination skills, or in psycho-social capacities. Of the young players active at different amateur clubs yearly 2% were scouted to participate at trainings and matches from an academy before the first objective baseline testing (season 1 n = 54 boys, season 2 n = 49, age: 9.25 ± 0.46). Most of the scouted players ( n = 103) were born in the first quarter of the year (47.6%) and started playing football at a young age (4.80 ± 0.84). Mann–Whitney U tests showed that the selected under 11 players ( n = 31) from the reduced pool outperformed their deselected peers ( n = 72) in the 30-m slalom sprint, dribble test and Loughborough soccer passing test, and on sport learning-, motor-, creative- and interpersonal capacity ( P < 0.05). A discriminant analysis resulted in a significant discriminant function (Wilks’ Λ = 0.673, df = 16 and P = 0.002) with 69.6% of players classified correctly. In sum, the current system, tends to scout 9-year old soccer players with multiple years of soccer experience, and well-developed motor skills, who are predominantly born in the first quarter of the year. Of those players, the ones with better physical and technical skills, who are believed to have most potential to become elite in the future are selected. However, 25 of the players with a high probability of being selected were deselected. Whether this system is appropriate serves a broader ethical discussion within contemporary society.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».