10 considerations for athlete selection: A resource and guide for researchers and practitioners
Notice bibliographique
Résumé
For good or bad, athlete selection remains a crucial step in the process of high-performance sport participation. Those in selector positions such as coaches, scouts, and senior administrators are responsible for making complex decisions regarding an athlete’s fit to a team, and that athlete’s future performance potential. These decisions ultimately shape the nature of the team or group, and directly influence an individual’s trajectory. Despite its importance, research regarding practices of athlete selection is relatively sparse, which presents a challenge for researchers and practitioners looking to make evidence-informed decisions. Knowing this, the present narrative review synthesises relevant articles focusing on athlete selection practices and theories (where available), and categorises current evidence in the form of “10 considerations for athlete selection”. These considerations, while not exhaustive, serve as a guide for practitioners to reflect upon when making selection decisions. The paper concludes with a list of questions for practitioners to consider when they are performing athlete selections, which doubles as a list for researchers to expand upon from both a theoretical and empirical perspective.
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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 | 0,100 | 0,240 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,014 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,020 |
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 ».