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Enregistrement W4394646275 · doi:10.1249/mss.0000000000003439

Are There Sensitive Periods for Skill Development in Male Adolescent Basketball Players?

2024· article· en· W4394646275 sur OpenAlexaff
Eduardo Guimarães, Adam Baxter‐Jones, A. Mark Williams, David I. Anderson, Manuel António Janeira, Fernando Garbeloto, Sara Pereira, José Maia

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBasketballPsychologyApplied psychologyGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Although spurts in physical capacities during adolescence are well known, little is known about the existence of such spurts in sport-specific skill development, especially during the period of rapid growth in stature. Our aims were to examine the timing, intensity, and sequence of basketball-specific skill spurts aligned with biological (years from peak height velocity (PHV)) rather than chronological age. We then defined putative sensitive periods (windows of optimal development) for each skill aligned to the adolescent growth spurt. METHODS: Altogether, 160 adolescent male basketballers aged 11-15 yr were tested biannually over 3 consecutive years. The years from attainment of PHV was estimated, and six skill tests were aligned to each year from PHV in 3-month intervals. Skill velocities were estimated using a nonsmooth polynomial model. RESULTS: Maximal gains in slalom dribble occurred 12 months before PHV attainment (intensity, 0.18 m·s -1 ·yr -1 ), whereas in speed shot shooting (intensity, 9.91 pts·yr -1 ), passing (intensity, 19.13 pts·yr -1 ), and slalom sprint (intensity, 0.19 m·s -1 ·yr -1 ), these skill spurts were attained 6 months before PHV attainment. The mean gains in control dribble (intensity, 0.10 m·s -1 ·yr -1 ) and defensive movement (intensity, 0.12 m·s -1 ·yr -1 ) peaks coincided with attainment of PHV. We identified different sized windows for optimal development for each skill. CONCLUSIONS: Peak spurts in skill development, for most basketball skills, were attained at the same time as PHV. The multiple peaks observed within the defined windows of optimal development suggest that there is room for skill improvement even if gains might be greater earlier rather than later in practice. Our findings highlight the need to make coaches aware of where their players are relative to the attainment of PHV because different skills appear to develop differently relative to PHV. Such knowledge may help in designing more relevant training regimes that incorporate the athlete's current growth status so that skill development can be maximized.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 GPT0,303
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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