Association Between Performance on Visual Tests and Batting Performance Indicators in Highly Trained Baseball Players
Notice bibliographique
Résumé
Visual perception is crucial for successfully executing motor skills in interceptive sports like baseball. Understanding the contribution of visual skills (VS) to baseball performance is essential for talent selection and development. Some evidence suggests that performance on visual tests is predictive of batting performance, though these findings are not consistently replicated across studies. Therefore, the aim of this study is to associate a broad spectrum of visual performance indicators with a set of batting performance variables in highly trained baseball players by combining different methodological approaches used in previous studies. Forty-five highly trained male baseball players from the same club, aged between 15 and 19 years old ( mean = 17.25), underwent a thorough battery of visual tests under standardized conditions. Twenty-one variables of VS were collected and associated with ten performance indicators, including game statistics, players’ ranking, age, years of practice, and position. Frequentist correlations and t -tests revealed that 17 out of the 210 associations (8.09%) reached our unadjusted threshold level and thus indicated a positive and statistically significant association. Bayesian analyses identified 34 associations (16.19%) that supported a positive association between VS and performance indicators, but only two of them (0.95%) revealed a moderate level of evidence in favor of the positive association. Therefore, this study provides limited support to the hypothesis that performance on visual tests predicts batting performance. The homogeneity of the sample and potential non-linear relations between visual and batting performance may account for these findings.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».