Tracking Technical Skill Development in Young Basketball Players: The INEX Study
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated developmental stability, or tracking, in the development of technical skills in youth male basketball players and retrospectively profiled stable and unstable tracking patterns over time. A total of 97 basketball players were tracked bi-annually over 3 consecutive years. Players were divided into two age-categories according to their age at baseline: under-12; and under-14. Technical skills were assessed using the American Alliance for Health, Physical Education, Recreation and Dance test battery. Anthropometric, body composition, biological maturation and physical performance data were collected. Cohen's kappa (κ) was used to estimate tracking. With the exception of defensive movement in the under-12 age-category, tracking was low in all skill tests for both under-12 (0.22 ≤ κ ≤ 0.33) and -14 (0.20 ≤ κ ≤ 0.26) groupings. The overall technical skill showed moderate tracking for under-12 players (κ = 0.47) and low tracking for under-14 players (κ = 0.26). At baseline, players who were consistently more skilled or became more skillful (in the under-12 age-category) over time had a better growth-motor performance profile and most of them were selected to be members of regional teams. In conclusion, tracking of individual skill trajectories was low-to-moderate. Moreover, a better growth-motor performance profile seems crucial to maintain high levels of skill performance over time. It is recommended that basketball coaches track the developmental trajectories of their players to better understand the erratic nature of skill development and help design more effective practice regimes.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».