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Enregistrement W4411046163 · doi:10.2196/70519

FITLIGHT Training and Its Influence on Visual-Motor Reactions and Dribbling Speed in Female Basketball Players: Prospective Evaluation Study

2025· article· en· W4411046163 sur OpenAlexvenueno aff
Ahmed K. Hassan

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHemispheric Asymmetry in Neuroscience
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBasketballPreprintPsychologyTraining (meteorology)Computer sciencePhysicsHistoryWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Basketball exists as a team-based sport played on a court involving intense physical demands because players need continuous movement between offensive and defensive zones. Objective: The aim of the current research was to investigate the impact of a training program implementing FITLIGHT (FITLIGHT Corp) technology on female basketball players' visual-motor interactions and dribbling speed. Methods: The study included 28 female basketball players. Participants were divided into 2 groups, experimental group (EG; n=14, mean age 18.29, SD 0.99 y; mean height 174.50, SD 2.10 cm; mean weight 75.36, SD 2.10 kg; mean training 5.64, SD 0.50 y) and control group (CG; n=14, mean age 18.50, SD 0.65 y; mean height 175.64, SD 1.55 cm; mean weight 75.57, SD 1.79 kg; mean training 5.43, SD 0.51 y), in a random manner. Pre- and post-measurements were used, and FITLIGHT training was conducted for 10 weeks with 4 sessions per week. The FITLIGHT training program targeted the elements of visual-motor interactions and dribbling speed for the EG. The CG experienced the same training regimen, but did not participate in the FITLIGHT training. The tests that were adopted and administered were the reaction time in the right hand and left hand, the reactive time (t test), and the reactive time with dribbling (t test D) tests. Statistical analysis included the calculation of descriptive statistics for minimum and maximum values and mean and SD, which were used for paired t tests for within-group comparison alongside independent t tests for between-group differences. Effect sizes (Cohen d) measured small effects at less than 0.2, medium effects at 0.2-0.5, and large effects at greater than 0.8 at P<.05. Results: All the EG improvements were statistically significant (P<.001), with reaction time in the right hand improving by 0.04 ms more than that in CG (0.016 ms; effect sizes d=0.87 for the EG and d=0.79 for the CG). The reaction time in the left hand of the EG was 0.05 ms faster (d=0.97), compared with a difference of 0.019 ms in the CG (d=0.71). Participants in the EG had 1.90 seconds more reactive time (d=0.98) than those in the CG, who had 0.85 seconds (d=0.97). For dribbling in the EG, reactive time improved by 4.08 seconds (d=0.98), much better than the improvement seen in the CG of 1.71 seconds (d=0.93) when compared with using effect sizes. The analysis of the data is finished, showing that the EG had much larger effects than the CG. Study participants achieved large effect sizes during reaction time in the right hand (d=0.51), reaction time in the left hand (d=0.71), reactive time (d=0.84), and reactive time with dribbling (d=0.88). Conclusions: A pairwise comparison between the EG and the CG also revealed a statistically significant difference in the EG, which proved that the EG outperformed the CG. This study provides evidence for the enhanced visual-motor interactions and dribbling speeds of female basketball players who received training that included the use of the FITLIGHT technique.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,806
Score d'incertitude au seuil0,912

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,325 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2025
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Résumé présentoui

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