Inertial movement demands comparison between winning and losing quarters in youth basketball players
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the present study was to compare the relative external load demands of youth male basketball players between winning and losing quarters and across quarters characterized by different score differentials (close, balanced, and unbalanced). Data were collected from 11 male basketball players Under 18 on the same team during 21 official games over two competitive seasons. External load demands of each quarter were recorded using microsensors to derive values for the following variables: PlayerLoad (PL), frequency of total and high-intensity accelerations (ACC), jumps, decelerations (DEC), changes of direction (COD), and total inertial movement analysis (IMA) events combined. K-means clustering was applied to the score-differential values to derive three data-driven categories (close, balanced, and unbalanced). Subsequent comparisons between winning and losing quarters and across these score-differential categories under winning or losing quarters were examined using linear mixed-effects models. Standardized Cohen’s effect sizes were computed to quantify the magnitude of all pairwise contrasts. For all variables, the mixed-effects models showed no statistically significant differences between winning and losing quarters (all p > 0.05). Within losing quarters, small but statistically significant differences were found between the close and balanced quarters for total IMA (p < 0.001, d = 0.36) and COD (p < 0.001, d = 0.35). No significant differences were observed across score-differential categories within the winning quarters (all p > 0.05). Overall, these results indicate that neither quarter outcome nor score margin substantially affects total or high-intensity external load, highlighting the need for future research to examine the influence of other contextual factors—such as opponent quality and game location—on physical demands in youth basketball players.
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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 ».