Zuber, Claudia

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Zuber
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Zuber, Claudia

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    Publikation
    The role of motivation in talent selection and ­development in competitive sport
    (Sport & Exercise Medicine Switzerland, 07.05.2021) Schmid, Michael J.; Schmid, Jürg; Zuber, Claudia [in: SEMS-journal]
    Die frühe und langfristige Förderung von Nachwuchsathleten stellt einen entscheidenden Faktor dar, wenn es darum geht, im Hochleistungssport international konkurrenzfähig zu sein. Unter den zahlreichen in der Literatur vorgeschlagenen Talentkriterien nimmt die Motivation eine Sonderrolle im Bereich der psychologischen Merkmale ein: Sie wird sportartenübergreifend in Praxis und Forschung als relevantes Kriterium für Leistungsentwicklung anerkannt. Der vorliegende Artikel soll einen Überblick über den aktuellen Stand der Talentforschung im Bereich der Motivation geben. Dabei werden zuerst die gängigsten Motivationstheorien im Leistungssport beschrieben, dann wird auf verschiedene Messverfahren und deren Vor- und Nachteile sowie auf die prognostische Relevanz der Motivation hinsichtlich der sportlichen Leistung eingegangen. Zum Schluss werden Implikationen für die Praxis abgeleitet. Es lässt sich zusammenfassen, dass die Motivation in verschiedener Hinsicht konzeptualisiert und operationalisiert wird. Die Wahl des passenden Messinstruments hängt vom Ziel der Erfassung ab. Um ein möglichst ganzheitliches Bild über die motivationale Verfassung eines Athleten oder einer Athletin zu erhalten, ist es sinnvoll, durch verschiedene Verfahren mehrere Aspekte der Motivation zu beurteilen. Introduction
    01A - Beitrag in wissenschaftlicher Zeitschrift
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    Publikation
    Science or coaches’ eye? – Both! Beneficial collaboration of multidimensional measurements and coach assessments for efficient talent selection in elite youth football
    (Bursa Uluda? University, 11.02.2019) Sieghartsleitner, Roland; Zuber, Claudia; Zibung, Marc; Conzelmann, Achim [in: Journal of Sports Science and Medicine]
    Due to the tremendous popularity of youth football, practitioners in this domain face the ongoing question of the most effective solutions in early talent selection. Although the scientific community has suggested multidimensional models for some time, coach assessments and motor performance tests remain common. Earlier research has determined the strengths and weaknesses within these different approaches. The current investigation directly compared the effectiveness of each approach in talent selection (coach assessment vs. motor performance tests vs. multidimensional data). A sample of 117 youth football players, their parents, and coaches participated in multidimensional measurements in the U14 age category (coach assessments, motor performance tests, psychological characteristics, familial support, training history, and biological maturation). The area under the curve (AUC [95% CI]) from receiver operating characteristic indicated the prognostic validity of each approach in predicting U19 player status five years after the assessments (professional vs. non-professional). Motor performance tests (0.71 [0.58; 0.84]) showed a lower AUC than the multidimensional data (0.85 [0.76; 0.94], p = 0.02), whilst coach assessments did not differ from the two others (.82 [.74; .90]). Further, combined talent selection approaches, especially the use of coach assessments and multidimensional data together, were significantly better at predicting U19 player status (0.93 [0.87; 0.98], p = 0.02 vs. multidimensional data only). Although certain limitations may impede further insights (summation of data, skipped use of non-linear statistics), scientific claims for using multidimensionality within talent selection were confirmed to be fruitful. In particular, the combination of the subjective coaches' eye with scientific data may buffer the mutual weaknesses of these different approaches. Future research should focus on optimizing the output of promising multidimensional models. Knowledge of detailed values relating to specific dimensions within these models and the implementation of enhanced non-linear statistics may enable further improvements in the field of talent selection.
    01A - Beitrag in wissenschaftlicher Zeitschrift