Talent Identification in Youth Basketball: Talent Scouts’ Perceptions of the Key Attributes for Athlete Development
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study is to understand the attributes youth coaches and talent scouts perceive as important when identifying skilled youth basketball players. Youth coaches and talent scouts ( n = 40) from Australia, Canada, the United Kingdom, and United States with an average of 14.09 (±9.77) years of experience completed an online questionnaire. The questionnaire asked participants to rank and justify attributes for identifying potentially talented youth basketball players according to their perceived importance. In addition, five youth coaches and talent scouts completed a semistructured interview that elaborated on how they identify these attributes in national-level youth players. Results from the questionnaire indicate a hierarchy of attributes coaches/scouts perceive as important for youth basketball performance, including tactical (i.e., decision-making ability), technical (i.e., layup, shooting in the paint, jump shot, rebounding), and psychological attributes (i.e., composure, concentration, adaptability). In addition, the results from the interviews provided more detailed justification for the importance of these attributes within the talent identification process. It is believed talent scouts apply a holistic multidisciplinary approach to talent identification, with the current findings potentially providing evidence to suggest coaches/scouts consider a wide range of tactical, technical, psychological, and physical attributes when identifying youth players.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».