Age- and Gender-Specific Reference Values for Physical Performance in Tunisian Youth Basketball Players
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: Physical performance is becoming increasingly critical in basketball, as it directly influences players' agility, power, and endurance. This study aimed to assess the progression of body composition and physical performance metrics across different ages and genders, establishing age- and gender-specific reference values for Tunisian basketball athletes. METHODS: A total of 469 Tunisian basketball players (239 boys and 230 girls) were assessed and grouped by age. Anthropometric measures-including standing and sitting height, body mass, leg length, body mass index, fat mass, fat-free mass, body fat percentage, wingspan, and leg muscle volume-were collected alongside physical performance metrics. Performance tests included countermovement and squat jumps, change-of-direction speed, maximal oxygen uptake, flexibility, the five-jump test, and 5 m, 10 m, and 20 m sprints with and without the ball. Normative data were generated based on age and gender categories. RESULTS: The findings revealed significant age-related improvements in both anthropometric and performance parameters. Boys consistently outperformed girls in physical and fitness-related measures, with gender differences becoming more pronounced with age. Stepwise regression analyses indicated that, for boys, body fat percentage, leg muscle volume, standing height, and wingspan were the best predictors of physical performance. For girls, body fat percentage, standing height, and sitting height were identified as key predictors. CONCLUSIONS: The newly established Tunisian reference values for physical performance in youth basketball provide valuable benchmarks that can support the development of explosive power and strength in players, aiding in talent identification and potentially enhancing individual and team performance outcomes.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».