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Enregistrement W3179656395 · doi:10.3390/sports9070101

Relative Age Effects in Basketball: Exploring the Selection into and Successful Transition Out of a National Talent Pathway

2021· article· en· W3179656395 sur OpenAlexaboutno aff
Adam L. Kelly, Sergio Lorenzo Jiménez Sáiz, Alberto Lorenzo Calvo, Alfonso de la Rubia, Daniel T. Jackson, Mark Jeffreys, C R Ford, Dave Owen, Sara Santos

Notice bibliographique

RevueSports · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBasketballDemographyPsychologyQuarter (Canadian coin)OddsDanishOdds ratioConfidence intervalGerontologyMedicineGeographySociologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,273 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations36
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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