Neurophysiological and Biomechanical Determinants of Successful Basketball Throws
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the neurophysiological and biomechanical factors contributing to successful basketball throw performance in novice athletes, utilizing electroencephalography (EEG) and motion capture (MoCap) to analyze joint angles, ground reaction forces (GRFs), and brain activity. Sixteen participants performed basketball throws while EEG and MoCap systems recorded data on movement mechanics and neural activity. Biomechanical findings revealed that successful trials were characterized by refined movements, reduced wrist extension, increased elbow flexion, and more stable foot positioning compared to unsuccessful trials (all p > 0.05), contributing to greater shot accuracy. Reduced movement variability in successful trials further indicated improved motor consistency, reflective of skill development. EEG results showed higher beta and gamma power in the temporal lobe during successful compared to unsuccessful trials (p < 0.05), suggesting increased engagement in visuomotor integration and neural efficiency. Notably, our novice participants demonstrated limited neural efficiency in frontal regions (p > 0.05), potentially due to cognitive interference and self-monitoring. These findings highlight the importance of coordinated biomechanical execution and neural efficiency in optimizing basketball performance. The insights gained have practical implications for designing training interventions that improve motor performance, particularly for novice athletes.
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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 ».