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  1. 1

    Paddle selection and adjustment for young male kayakers: the science behind the art (Paddelauswahl und -anpassung für junge männliche Kajakfahrer: Die Wissenschaft hinter der Kunst)

    Fernandes, R. A., Alacid, F., Gomes, B. B.
    Veröffentlicht in Frontiers in Physiology (2025)
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  2. 2

    Is the classification of athletes based on force-velocity profiling from countermovement jumps influenced by the choice of method? (Wird die Einstufung von Athleten anhand des Kraft-Geschwindigkeits-Profils aus Gegenbewegungssprüngen durch die Wahl der Methode beeinflusst?)

    Paulsen, G., Lindberg, K., Eriksrud, O., Solberg, P., Bjørnsen, T., Seynnes, O., Gløersen-Haga, Ø., Bobbert, M., Rice, H.
    Veröffentlicht in Medicine & Science in Sports & Exercise (2025)
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  3. 3

    Homography based player identification in live sports (Homography-basierte Spieler-Identifikation im Live-Sport)

    Pandya, Y., Nandy, K., Agarwal, S.
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  4. 4

    Use of artificial neural networks to evaluate the interaction of confounding factors with discriminating factors during the selection of young athletes from different sports: A pil... (Einsatz künstlicher neuronaler Netze zur Bewertung der Wechselwirkung zwischen Störfaktoren und Unterscheidungsmerkmalen bei der Auswahl junger Sportler aus verschiedenen Sportarten: Eine Pilotstudie)

    Almeida-Neto, P., Gama de Matos, D., Felipe da Silva, L., Riechman, S., de Morais Ferreira, A. B., Bulhões-Correia, A., de Medeiros, J. A., Aidar, F. J., Dantas, P., Cabral, B.
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  5. 5

    Analytics auf dem Eis: Wie Daten die Spielanalyse im Eishockey bereichern

    Schürmann, R., Bandemer, R., Madauß, L., Wohak, O., Schwarzenbrunner, K., Danielsmeier, C.
    Veröffentlicht in Leistungssport (2025)
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  6. 6

    Prediction of talent selection in elite male youth soccer across 7 seasons: A machine-learning approach (Vorhersage der Talentauswahl im männlichen Elite-Jugendfußball über 7 Spielzeiten: Ein Ansatz des maschinellen Lernens)

    Altmann, S., Ruf, L., Thiem, S., Beckmann, T., Wohak, O., Romeike, C., Härtel, S.
    Veröffentlicht in Journal of Sports Sciences (2024)
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  7. 7

    "There is more that unites us than divides us". Optimizing talent transfer processes by clustering 34 sports by their task, individual and environmental similarities ("Es gibt mehr, was uns verbindet, als was uns trennt". Optimierung des Transfers von Talenten durch Clustering von 34 Sportarten nach ihren aufgabenbezogenen, individuellen und umweltbedingten Gemeinsamkeiten)

    Teunissen, J. W., De Bock, J., Schasfoort, D., Slembrouck, M., Verstockt, S., Lenoir, M., Pion, J.
    Veröffentlicht in Frontiers in Sports and Active Living (2024)
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  8. 8

    Bridging the gap (combining on-the-field-experiences and new technologies in training) (Überbrückung der Kluft (Kombination von Erfahrungen vor Ort und neuen Technologien im Training))

    Oldham, M.
    Veröffentlicht in Techniques Magazine (2024)
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  9. 9

    Mini review: Assessing technical skills in youth athletes using sports biomechanical methods (Mini-Review: Beurteilung der technischen Fähigkeiten von Nachwuchsportlern mit sportbiomechanischen Methoden)

    Koopmann, T., Faber, I., Baker, J., Schorer, J.
    Veröffentlicht in ISBS Proceedings Archive (Michigan) (2020)
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  10. 10

    Talent identification in soccer using a one-class support vector machine (Talentidentifizierung im Fußball mit einer Einklassen-Support-Vektor-Maschine)

    Jauhiainen, S., Äyrämö, S., Forsman, H., Kauppi, J.-P.
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  11. 11

    An intelligent identification model for the selection of elite rowers by incorporating Internet-of-Things technology (Ein intelligentes Identifikationsmodell für die Auswahl von Elite-Ruderern durch Einbeziehung der Internet-of-Things-Technologie)

    Liu, J.-W., Chen, S.-H., Huang, Y.-C., Wang, C.-T.
    Veröffentlicht in IEEE Access (2020)
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  12. 12

    Using data analytics to make the scouting and training of sports talents more effective (Datenanalyse für eine effektivere Talentauswahl und für ein effektiveres Training sportlicher Talente)

    Blom, C.
    Veröffentlicht 2019
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  13. 13

    Model trees for identifying exceptional players in the NHL and NBA drafts (Modellbäume zur Identifizierung außergewöhnlicher Akteure in den Vorlagen der NHL und NBA)

    Liu, V., Schulte, O., Li, C.
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  14. 14

    A machine learning approach of predicting high potential archers by means of physical fitness indicators (Ein maschineller Lernansatz zur Prognose von Bogenschützen mit hohem Potenzial mittels Indikatoren für die körperliche Fitness)

    Muazu Musa, R., Abdul Majeed, A. P. P., Taha, Z., Chang, S. W., Ab. Nasir, A. F., Abdullah, M. R.
    Veröffentlicht in PLOS ONE (2019)
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  15. 15

    Expert system for identification of sport talents: Idea, implementation and results (Expertensystem zur Talentidentifikation im Sport: Idee, Einsatz und Ergebnisse)

    Papic, V., Rogulj, N., Plestina, V.
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  16. 16

    Modeling the NCAA basketball tournament selection process using a decision tree (Modellierung des Auswahlprozesses für das NCAA Basketballturnier mit einem Entscheidungsbaum)

    Dutta, S., Jacobson, S. H.
    Veröffentlicht in Journal of Sports Analytics (2018)
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  17. 17

    Isports: A statistical tool for online talent identification (Isports: Ein statistisches Online-Werkzeug für die Talentsichtung)

    Maiorano, A. C., Ara, A., Louzada, F.
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  18. 18

    Modeling the relationship between the strength of a relative age effect and the maturity level applied for selection (Modellierung der Beziehung zwischen der Stärke des relativen Alterseffekt und des Reifegrads für die angewandte Talentauswahl)

    Lames, M.
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  19. 19

    How we use data to think in multiple time scales (Wie wir Daten nutzen, um in mehreren Zeitskalen zu denken)

    Harrison, A.
    Veröffentlicht 2016
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  20. 20

    Could sports biomechanics provide the missing pieces to the talent identification and development puzzle? (Könnte die Sportbiomechanik die fehlenden Teile des Talentidentifikations- und -entwicklungspuzzles liefern?)

    Glazier, P. S.
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