Relative Age Effects in Basketball: Exploring the Selection into and Successful Transition Out of a National Talent Pathway
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Relative age effects (RAEs) appear consistently prevalent throughout the youth basketball literature. However, the selection into and successful transition out of a national talent pathway in basketball is yet to be explored. Thus, the primary aim of this study was to explore the influence of relative age, gender, and playing time based on the selection into the Regional Talent Hubs and Basketball England youth teams (U16, U18, and U20) and the successful transition into the England National Senior Teams. Participants who were selected into the male (n = 450) and female (n = 314) Basketball England Talent Pathway were allocated into one of three cohorts: (a) Regional Talent Hubs (U12 to U15; n = 183), (b) England National Youth Teams (U16, U18, and U20; n = 537), and (c) England National Senior Teams (n = 44). A chi-square test was used to compare the birth quarter (BQ) distributions of each cohort against the expected distributions, with a Cramer’s V (Vc) used to interpret effect sizes. Odds ratios (OR) and 95% confidence intervals were also calculated to compare the likelihood of each BQ being represented. Males revealed significant RAEs across both the Regional Talent Hubs (p < 0.001, Vc > 0.29, OR = 10) and England National Youth Teams (p < 0.001, Vc > 0.17, OR = 3.1). In comparison, females only had significant RAEs in the Regional Talent Hubs (p < 0.001, Vc > 0.29, OR = 2.3). Despite RAEs being prevalent throughout youth levels, there were no significant differences in the BQ distribution based on playing time and those who made the successful transition to the England National Senior Teams. These findings demonstrate the potential mechanisms of RAEs in basketball, as well as the impetus to explore more equitable competition structures within the England Basketball Talent Pathway.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 découle