Modelling the dynamics of change in the technical skills of young basketball players: The INEX study
Notice bibliographique
Résumé
Although technical skills are a prerequisite for success in basketball, little is known about how they develop over time. In this study, we model the trajectories of technical skill development in young basketball players and investigate the effects of training experience, training volume, body composition, maturity status, physical performance, and club characteristics on skill development. A total of 264 male basketballers from five age-cohorts (11 to 15 years of age) were followed consecutively over three years using a mixed-longitudinal design. Technical skills, training experience and volume, basic anthropometrics, body composition, biological maturation and physical performance were assessed bi-annually. A multilevel hierarchical linear model was used for trajectory analysis. Non-linear trends (p < 0.01) were observed in speed shot shooting, control dribble, defensive movement, slalom sprint, and slalom dribble. Being more experienced and physically fitter had a significant (p < 0.05) positive effect on technical skill development; greater fat-free mass negatively affected skills demanding quick running and rapid changes of direction with or without the ball (p < 0.05). Training volume and biological age did not explain differences in technical skill development (p > 0.05). Moreover, belonging to different clubs had no significant influence on the technical skills trajectories of players. Our findings highlight the important role that individual differences play, over and beyond club structure, in developing skills. Findings improve our understanding on how technical skills develop during adolescence through training, growth, and biological maturation.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».