Una batteria di test fisici individua i giovani arcieri più promettenti

La sintesi di oggi

Le prove che ci sono dicono una cosa più stretta di quella che si sente nei club. Una serie di studi malesi della stessa équipe mostra che poche misure fisiche separano i giovani arcieri in alto e basso potenziale con accuratezze fra l'82,5 e il 97,5%, ma i gruppi sono costruiti con le stesse misure e lo stesso punteggio che poi li riconoscono: l'accuratezza è in buona parte circolare, e i modelli sbagliano soprattutto sui meno forti (nel migliore dei modelli solo antropometrici la specificità è del 60%). L'unica prova su arcieri tenuti fuori dall'addestramento riguarda dieci ragazzi, e ne sbaglia uno. Le altre batterie non aggiungono prove: quella usata in tre club indonesiani su 40 bambini non colloca nessuno sotto la fascia intermedia, cioè non distingue verso il basso, e quelle costruite con più cura, con il giudizio di sette esperti o con la prova ripetuta a un giorno di distanza, mostrano che lo strumento è coerente o ripetibile, non che scelga i ragazzi giusti. Nessuno studio ha seguito nel tempo i giovani testati per vedere chi è arrivato in alto: l'evidenza a favore c'è, ma riguarda il livello di oggi e poggia su un unico campione di cinquanta arcieri, analizzato più volte.

Formulata anche come: test per scegliere i giovani arcieri; identificazione del talento nel tiro con l'arco; batteria di test per il talento; selezione dei ragazzi per i centri federali; come riconoscere un giovane arciere promettente

Evidenze

• 2015
  Contesto Arcieri Pubblicata dopo

  160 alunni delle elementari di Manokwari inseriti in un programma giovanile, batteria di test fisici più una prova di tiro: i maschi risultano molto buoni nel 22,5% e buoni nel 22,5% dei casi, le femmine nel 15 e nel 30%. Le categorie sono costruite sulla distribuzione del campione (punteggi T compositi), quindi la quota di bambini buoni è un prodotto del metodo e non dice quanti siano promettenti; rivista regionale.

  IDENTIFIKASI BAKAT OLAHRAGA PANAHAN PADA SISWA SEKOLAH DASAR DI KABUPATEN MANOKWARI · Nikanor Asaribab, Siswantoyo

• 2016
  Contesto Arcieri Pubblicata dopo

  17 giovani arcieri del programma di Terengganu, 13-19 anni: un'analisi delle componenti principali su età, indice di massa corporea, flessibilità, piegamenti, addominali in un minuto e VO2max stimato trova due componenti (KMO 0,70, varianza cumulata 64,36%), la seconda fatta di piegamenti (0,76) e flessibilità (0,75). Riduce la batteria ma non la confronta con il punteggio; il testo riporta anche una seconda ripartizione della varianza, incongruente con la tabella, e la sede ha criteri editoriali dubbi.

  The Application of Principal Components Analysis to Recognize Essential Physical Fitness Components among Youth Development Archers of Terengganu, Malaysia Sede dubbia · Rabiu Muazu Musa, Mohamad Razali Abdullah, Ahmad Bisyri Husin Musawi Maliki, Norlaila Azura Kosni, Mainul Haque

• 2018
  A favore Arcieri Pubblicata dopo

  50 giovani arcieri malesi di 17,0 ± 0,6 anni da programmi diversi: un'analisi gerarchica dei cluster su sei misure fisiche (forza di presa, salti, equilibrio statico, forza delle braccia e del core) e sul punteggio di sei frecce divide il gruppo in alto e basso potenziale, e un classificatore SVM addestrato sulle stesse misure riconosce il gruppo con il 97,5% di accuratezza nei kernel lineare, quadratico, cubico e RBF medio, mentre per gli altri due modelli provati il valore non è riportato. I gruppi derivano dalle stesse variabili che poi li riconoscono, quindi l'accuratezza è circolare; in biblioteca c'è solo il riassunto.

  The identification of high potential archers based on fitness and motor ability variables: A Support Vector Machine approach · Zahari Taha, Rabiu Muazu Musa, Anwar P.P. Abdul Majeed, Muhammad Muaz Alim, Mohamad Razali Abdullah

• 2018
  A favore Arcieri Pubblicata dopo

  Capitolo di un libro della stessa équipe malese: dalle sole misure antropometriche un SVM lineare, il migliore di sei modelli, riconosce i due gruppi di prestazione con l'88% di accuratezza, sensibilità 100% e specificità 60% (validazione incrociata a 5 blocchi), cioè riconosce sempre i più forti e sbaglia spesso sui meno forti; il peggiore, RBF fine, classifica come alta prestazione tutti i casi di bassa prestazione (specificità 0%). I gruppi vengono da un clustering e il campione non è descritto.

  Anthropometry Correlation Towards Archery Performance · Rabiu Muazu Musa, Zahari Taha, Anwar P. P. Abdul Majeed, Mohamad Razali Abdullah

• 2018
  Contesto Arcieri Pubblicata dopo

  40 bambini di 7-12 anni di tre club del distretto di Sleman, batteria di antropometria (statura, peso, apertura delle braccia), quattro prove fisiche e un tiro di 6 volée a 15 m: 5 molto dotati (12,5%), 24 dotati (60%), 11 abbastanza dotati (27,5%) e nessuno nelle fasce inferiori. Una selezione che non colloca nessun bambino in basso non separa i promettenti dagli altri; batteria non validata, senza dati grezzi, rivista regionale.

  IDENTIFIKASI BAKAT ISTIMEWA PANAHAN DI KABUPATEN SLEMAN · Yudik Prasetyo, Ahmad Nasrulloh, Komarudin

• 2018
  Contesto Arcieri Pubblicata dopo

  50 giovani arcieri malesi (37 maschi e 13 femmine), punteggio su sei frecce a 50 m: un k-means su punteggio e parametri a riposo (frequenza cardiaca, pressione, frequenza respiratoria, apporto calorico) forma due gruppi, che un SVM lineare riconosce con il 94% di accuratezza (MCC 0,869; quadratico 88%, cubico 84%). Non sono test fisici ma misure a riposo, e i gruppi sono costruiti con le stesse variabili che li riconoscono.

  The employment of Support Vector Machine to classify high and low performance archers based on bio-physiological variables · Zahari Taha, Rabiu Muazu Musa, Anwar P P Abdul Majeed, Mohamad Razali Abdullah, Muhammad Amirul Abdullah, Mohd Hasnun Arif Hassan, Zubair Khalil

• 2018
  A favore Arcieri Pubblicata dopo

  Con ogni probabilità gli stessi 50 giovani arcieri malesi (37 ragazzi e 13 ragazze, 13-20 anni) dell'articolo con i classificatori SVM: sei test fisici (forza di presa, salto verticale, salto in lungo da fermo, equilibrio statico, forza delle braccia e del core) e una volée di sei frecce a 50 m. Un k-means su test e punteggio forma i gruppi di alto e basso potenziale, e una rete neurale con dieci neuroni li riconosce con il 94% di accuratezza (sensibilità 96,67%, specificità 90%). I gruppi nascono dalle stesse misure, non c'è un gruppo tenuto da parte per la prova e nessuno è stato seguito nel tempo: non è una conferma indipendente.

  Talent Identification of Potential Archers Through Fitness and Motor Ability Performance Variables by Means of Artificial Neural Network · Zahari Taha, Rabiu Muazu Musa, Anwar P. P. Abdul Majeed, Mohamad Razali Abdullah, Mohd Hasnun Arif Hassan

• 2018
  Contesto Arcieri Pubblicata dopo

  Capitolo di un libro della stessa équipe malese: cinque test fisici (presa, braccia, core, equilibrio statico, salto verticale) messi insieme a un questionario sulle capacità di gestire lo stress (ACSI) e al punteggio di tiro formano con un k-means due gruppi, che un k-NN con distanza del coseno riconosce con l'82% di accuratezza (sensibilità 90,32%, specificità 68,42%). Il numero di 50 arcieri si ricava dalla tabella, e i test coincidono quasi del tutto con quelli dell'articolo sui 50 giovani malesi. Contesto e non a favore: con il questionario dentro, l'accuratezza non si può attribuire ai soli test fisici.

  Psycho-Fitness Parameters in the Identification of High-Potential Archers · Rabiu Muazu Musa, Zahari Taha, Anwar P. P. Abdul Majeed, Mohamad Razali Abdullah

• 2018
  Contesto Arcieri Pubblicata dopo

  50 giovani arcieri malesi (37 ragazzi e 13 ragazze, 13-20 anni), una volée di sei frecce a 50 m con sensori: oscillazione del corpo, movimento dell'arco, attività di un flessore e di un estensore delle dita, equilibrio statico. Un k-means su queste misure e sul punteggio forma due gruppi, che tre SVM riconoscono nel 70% (il modello più fine) e nel 64% dei casi. Non sono test fisici ma misure biomeccaniche del tiro; nei grafici l'unica differenza netta fra i gruppi è il punteggio, e non si dice quanti arcieri stiano in ciascun gruppo, per cui il 64% potrebbe non battere un modello che risponde sempre allo stesso modo.

  The Application of Support Vector Machine in Classifying Potential Archers Using Bio-mechanical Indicators · Zahari Taha, Rabiu Muazu Musa, Anwar P. P. Abdul Majeed, Mohamad Razali Abdullah, Muhammad Amirul Abdullah, Mohd Hasnun Arif Hassan

• 2018
  Contesto Arcieri Pubblicata dopo

  50 giovani arcieri malesi (37 ragazzi e 13 ragazze, 13-20 anni): un'analisi dei cluster su punteggio e misure a riposo o riferite (frequenza cardiaca, pressione, frequenza del respiro, calorie assunte) forma tre gruppi di potenziale, e un k-NN li riconosce nell'84% dei casi con un vicino, nel 78% con dieci e nel 56% con cento, quando mette tutti nel gruppo più numeroso. Come nel lavoro gemello con l'SVM, le variabili non sono test fisici e i gruppi derivano dalle stesse misure che li riconoscono.

  Classification of High Performance Archers by Means of Bio-physiological Performance Variables via k-Nearest Neighbour Classification Model · Zahari Taha, Rabiu Muazu Musa, Anwar P. P. Abdul Majeed, Mohamad Razali Abdullah, Ahmad Fakhri Ab. Nasir, Mohd Hasnun Arif Hassan

• 2019
  A favore Arcieri Pubblicata dopo

  50 giovani arcieri malesi di 17,0 ± 0,56 anni: una regressione su sei misure fisiche trova legati al punteggio di una volée solo la forza del core e il salto verticale, un'analisi dei cluster su queste misure e sul punteggio forma alto e basso potenziale, e un k-NN pesato li riconosce con l'82,5 ± 4,75% di accuratezza (regressione logistica 80%). Provato su 10 arcieri non usati per l'addestramento, sbaglia uno dei 3 a basso potenziale e nessuno dei 7 ad alto. La definizione dei gruppi resta circolare; età, prove, composizione (37 maschi e 13 femmine) e prova di tiro (sei frecce a 50 m dopo quattro di prova) coincidono con quelle dei lavori del 2018 della stessa équipe, per cui con ogni probabilità è lo stesso campione.

  A machine learning approach of predicting high potential archers by means of physical fitness indicators · Rabiu Muazu Musa, Anwar P. P. Abdul Majeed, Zahari Taha, Siow Wee Chang, Ahmad Fakhri Ab. Nasir, Mohamad Razali Abdullah

• 2022
  Contesto Arcieri Pubblicata dopo

  Batteria di nove prove (statura, peso e apertura delle braccia, percezione cinestetica, sit-and-reach, equilibrio, wall sit, side lying, dinamometro da presa, VO2max con test a navetta, prova di tiro) giudicata da 7 esperti indonesiani: V di Aiken da 0,809 sulle procedure di esecuzione a 0,952 sulla pertinenza degli elementi, sopra la soglia di 0,76-0,86. Provata su 61 arcieri di tre club, la coerenza interna degli 11 elementi è moderata (alfa di Cronbach 0,635). Valida lo strumento, non dice se individua i promettenti; atti di convegno.

  Validity and Reliability of Talent Identification Instrument in Archery · Wisnu Nugroho, Endang Rini Sukamti, Ratna Budiarti, Sb. Pranatahadi

• 2022
  Contesto Arcieri Pubblicata dopo

  31 bambini delle elementari di Yogyakarta e Giava centrale iscritti a un club, batteria di dieci prove con un tiro a 15 m su 6 volée: 12 molto dotati, 5 dotati, 8 abbastanza dotati, 6 non dotati e nessuno per niente dotato. Solo frequenze, nessuna verifica di che cosa diventino quei bambini; rivista regionale.

  Analysis of Anthropometry, Physical Conditions, and Archering Skills as the Basic for Identification of Talent in the Sport of Arrow · Yudik Prasetyo, Okky Indera Pamungkas, Heru Prasetyo, Susan Susanto

• 2025
  Contesto Arcieri Pubblicata dopo

  14 giovani ricurvisti di un centro federale giovanile indonesiano, batteria di sette prove specifiche (punteggio di qualifica e di eliminazione, tiro rapido di un minuto a 5 m, trazioni massime in un minuto, tenuta al clicker, test a livelli, tiro fino a esaurimento a 5 m): ripetuta a distanza di un giorno dà r = 0,893 (p < 0,01). Dice che lo strumento misura in modo ripetibile, non che preveda chi arriverà lontano; rivista regionale.

  Development of an Archery Technique Test Instrument: Objective Evaluation to Improve Athlete Performance · Rofa Ichsandi, Riko Adi Baskoro, Agung Hadi Saputro, Muhammad Nur Aziz Andriawan

Storia dello stato

1. 2015 Non studiato La prima batteria applicata a bambini non verifica niente: su 160 alunni delle elementari di Manokwari, con test fisici e una prova di tiro, circa il 45% esce buono o molto buono, ma le categorie sono costruite sulla distribuzione del campione stesso, quindi quella percentuale è un prodotto del metodo e non una misura di quanti siano promettenti. Sulla domanda non c'è ancora evidenza.
2. 2016 Non studiato Su 17 giovani arcieri del programma di Terengganu un'analisi delle componenti principali riduce sei misure fisiche a due gruppi, uno dei quali fatto di piegamenti e flessibilità. È un primo passo per scegliere quali test tenere, ma nessuna misura viene confrontata con il punteggio e la sede ha criteri editoriali dubbi: l'affermazione resta non studiata.
3. 2018 Riportato Arriva la prima evidenza a favore, e subito il suo limite. Due lavori della stessa équipe malese separano i giovani arcieri in alto e basso potenziale partendo da test fisici (97,5% di accuratezza) e dalle sole misure antropometriche (88%), ma i gruppi sono costruiti sulle stesse variabili che poi li riconoscono, e il modello antropometrico migliore sbaglia quattro volte su dieci sui meno forti. Un terzo lavoro fa lo stesso con frequenza cardiaca e pressione a riposo. Nello stesso anno la stessa équipe pubblica altri quattro lavori che, con ogni probabilità, rianalizzano gli stessi cinquanta arcieri: una rete neurale su sei test fisici e sul punteggio ritrova i due gruppi nel 94% dei casi, un classificatore che aggiunge ai test un questionario sullo stress arriva all'82%, e due modelli costruiti su misure a riposo o su sensori biomeccanici arrivano all'84 e al 70% nella versione migliore. Più analisi degli stessi dati non fanno più prove. Sempre nel 2018 una batteria usata su 40 bambini di club indonesiani non colloca nessuno sotto la fascia intermedia, cioè non distingue verso il basso; è però un'altra batteria, non validata e senza un esito da prevedere, e non dice niente su quella malese. L'evidenza a favore è limitata e circolare: riportato.
4. 2019 Riportato Un nuovo algoritmo, su cinquanta giovani arcieri malesi con la stessa età media, la stessa composizione (37 ragazzi e 13 ragazze) e le stesse prove del 2018, riconosce i due gruppi con l'82,5% di accuratezza: con ogni probabilità è una nuova analisi degli stessi dati, non una replica. Fa però il primo tentativo di uscire dalla circolarità: provato su dieci arcieri tenuti fuori dall'addestramento, ne sbaglia uno dei tre a basso potenziale. I gruppi sono ancora definiti dalle stesse misure e dal punteggio, e nessuno ha seguito gli arcieri nel tempo: lo stato resta riportato.
5. 2022 Riportato La batteria viene costruita con più metodo: sette esperti indonesiani giudicano nove prove, dall'antropometria al test di tiro, con una V di Aiken fra 0,809 e 0,952, più alta sulla pertinenza dei contenuti e più bassa sulla praticabilità della procedura. Provata su 61 arcieri di tre club, però, la coerenza interna degli undici elementi resta moderata (alfa 0,635), e un'altra batteria su 31 bambini restituisce soltanto quanti sono molto dotati, dotati o non dotati. Uno strumento condiviso c'è e tiene a metà, e nessuno ha ancora seguito nel tempo i ragazzi selezionati: riportato.
6. 2025 Riportato Una batteria di sette prove specifiche per il ricurvo, provata su 14 atleti di un centro federale giovanile indonesiano, dà risultati stabili se ripetuta a un giorno di distanza (r = 0,893). È una validazione interna e non una previsione: dice che lo strumento misura in modo ripetibile, non che chi va bene oggi arriverà lontano, e lo stato resta riportato.

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