The unpredictable talent selection in youth beach handball players
Notice bibliographique
Résumé
This study identified key variables to differentiate selected and non-selected Brazilian young beach handball players using non-linear approaches. A total of 64 players (16.5 ± 0.8 years-old; 33 male) participated in the Brazilian National Team preparatory stage for the Beach Handball World Championships (2017), and were grouped in selected and non-selected players. Participants were assessed for anthropometrics and body composition, countermovement jump, and ball speed throwing. Comparisons between groups were tested, and the outcomes were analyzed using logistic regression (SPSS 25.0; p < 0.05). Network analysis was used to establish systemic non-linear interrelationships between variables, and the Expected Influence was calculated (Rstudio). For male players, increments of 1 kg in fat-free mass and 1 m/s in ball speed, increased the odds of being selected by 44% and 17 times, respectively. For females, 1 cm increase in jump height and in palm diameter, increased the odds of being selected by 29.5%, and 6.7 times, respectively. The non-linear approach showed body mass as the expected influence variable for both selected and non-selected male and female players, differently of those variables observed using the logistic regression. The results reflect the multidimensional predictors of talent in beach handball, and represent important finding for coaches and stakeholders.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».