Talent identification and development in judo: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
This review synthesizes the existing literature about talent identification and development in judo and provides evidence-based suggestions to help researchers and practitioners in this area. The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines were used to identify relevant studies (n = 45). The mean quality of the evidence was 94.0%. Most of the studies were published between the years 2014 and 2021 with cross-sectional designs and group comparisons or performance prediction. Studies used batteries of tests focused on expert or advanced samples and measured individual constraints. Few studies examined female samples, psychological skills or biological maturation. Only 20% of the studies used multivariate analyses. On closer examination, there was a high degree of variability in the indicators that were found to discriminate between skilled and less-skilled judo athletes, predict performance and/or predict career pathway. Research in talent identification and development in judo has generally focused on individual constraints related to anthropometric and physiological characteristics, and technical skills in cross-sectional designs. Very little is known about what talent indicators discriminate high skilled judo athletes or predict actual performance or future success. Future research should adopt multidimensional and longitudinal approaches that integrate existing findings about the maturational, psychological and environmental aspects of judo for tracking the most talented judo athletes, especially in female samples.
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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 | 0,006 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».