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Enregistrement W3091908942 · doi:10.1371/journal.pone.0239155

A 2-year longitudinal follow-up of performance characteristics in Chinese male elite youth athletes from swimming and racket sports

2020· article· en· W3091908942 sur OpenAlexfundno aff
Kewei Zhao, Andreas Hohmann, Irene R. Faber, Yu Kai Chang, Binghong Gao

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesShanghai University of SportScience and Technology Commission of Shanghai MunicipalitySt. Francis Xavier University
Mots-clésRacketAthletesEliteElite athletesPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyMedicinePsychologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Training in elite sport aims at the optimization of the athletic performance, and to control the athletes`progress in physiological, anthropometrical and motor performance prerequisites. However, in most sports, the value of longitudinal testing is unclear. This study evaluates the longitudinal development and the influence of intense training over 2-years on specific physiological performance prerequisites, as well as certain body dimensions and motor abilities in elite youth athletes. Recruited between 11-13 years of age at Shanghai Elite Sport school, the sample of student-athletes (N = 21) was categorized as the swimming group (10 athletes), and the racket sports group (11 players: 7 table tennis and 4 badminton players). The performance monitoring took place over two years between September 2016 and September 2018 and included 5 test waves. In all the test waves, the athletes were assessed by means of three physiological measurements (vital capacity, hemoglobin concentration, heart rate at rest), three anthropometric parameters (body height, body weight, chest girth), and two motor tests (back strength, complex reaction speed). Seven out of eight diagnostic methods exhibit medium to high validity to discriminate between the different levels of performance development in the two sports groups. The investigated development of the performance characteristics is attributed partly to the inherited athletic disposition as well as to the different sport-specific training regimens of the two sports groups.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,531

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,183 · 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'étudeObservationnel
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

Citations25
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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