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Enregistrement W4220905089 · doi:10.3389/fspor.2022.822454

Anthropometrics, Athletic Abilities and Perceptual-Cognitive Skills Associated With Baseball Pitching Velocity in Young Athletes Aged Between 10 and 22 Years Old

2022· article· en· W4220905089 sur OpenAlexafffund
Mathieu Tremblay, Charles Tétreau, Laurie‐Ann Corbin‐Berrigan, Martin Descarreaux

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sports and Active Living · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésAnthropometryAthletesPsychologyWaistCognitionPerceptionPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationBody mass indexMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective assessments of players performance and individual characteristics are increasingly used in baseball. However, evidence linking individual characteristics to players' performance are scarce. The purpose of the study was to identify across ages, in younger males and females, and to compare, in younger males, the anthropometrics, athletic abilities and perceptual-cognitive skills associated with baseball pitcher's ball velocity. A cross-sectional design was used to conduct this study. Male and female athletes completed a sociodemographic questionnaire followed by anthropometric, athletic ability, perceptual-cognitive skill and pitching velocity assessments. Athletes were categorized by their age categories (11U, 13U, 15U, 18U, 21U). To evaluate the athletes' anthropometrics, height and weight, BMI, waist circumference, arms segmental length and girth were measured. Athletic abilities were assessed using athletes' grip strength, upper body power, vertical jump height, sprint, change of direction, and dynamic balance. Perceptual-cognitive skills performance was assessed with the Neurotracker platform. Pitching performance assessment was completed using the athletes' average fastball velocity. Kendall Tau's correlation coefficient was used to assess relationships between variables and pitching velocity in male athletes ( p < 0.05). A 1-way ANOVA was performed to identify differences between age categories for all variables in male athletes ( p < 0.05). In male athletes, without age categories discrimination, all anthropometric, athletic ability and perceptual-cognitive skill factors were associated with pitching velocity with associations ranging from τ = 0.185 for perceptual-cognitive skills to τ = 0.653 for left arm grip strength. The results showed that significant differences exist between age categories for anthropometric, athletic ability and perceptual-cognitive skill assessments. The study showed that associations between anthropometrics and pitching velocity, and athletic abilities and pitching velocity vary across age categories. Descriptive data of female athletes results regarding anthropometrics, athletic abilities, perceptual-cognitive skills and pitching velocity are also presented. Gender differences should be investigated in future studies exploring baseball pitching performance.

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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,781

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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