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Enregistrement W3043034039 · doi:10.3390/ijerph17145110

The Talent Development Pathway for Elite Basketball Players in China

2020· article· en· W3043034039 sur OpenAlexaboutno aff
José Bonal, Sergio Lorenzo Jiménez Sáiz, Alberto Lorenzo Calvo

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBasketballEliteExcellenceAthletesContext (archaeology)ChinaPsychologyTalent developmentAnthropometryApplied psychologyElite athletesPolitical scienceSociologyPedagogyPhysical therapyMedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A large portion of previous sport talent development research has been conducted using Western countries study subjects such as Canadian, Swedish, Spanish, British, or American athletes. However, the factors that affect oriental culture athletes remain an unexplored field. The aims of this investigation were to consolidate the exploration of the pilot study that studied the key factors for Chinese elite basketball players' careers and understand what facts have helped them to achieve the highest sportive level through qualitative research. The pathway to excellence of 11 Chinese elite basketball players were analyzed through a semi-structured interview with different categories such as social context, sport context, tactical factors, or anthropometric factors. Results showed that cultural factors, family tradition, academic studies, coaches, mental strength, training structuration, and international competitions had a great effect and influence in the talent development of Chinese basketball players.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,848
Score d'incertitude au seuil0,444

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,108
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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