Penalty corner routines in elite women's indoor field hockey: Prediction of outcomes based on tactical decisions
Notice bibliographique
Résumé
Indoor hockey is a highly competitive international sport, yet no research to date has investigated the key actions within this sport. As with outdoor field hockey, penalty corners represent one of the most likely situations in which goals can be scored. All 36 matches of the round-robin phase of the 2010-2011 England Hockey League Women's Premier Division 'Super Sixes' competition were analysed with the purpose of establishing which factors can predict the scoring of a goal using binary logistic regression analysis. Seventy-two (22.6%) of the 319 observed penalty corners resulted in a goal. The strongest predictor of scoring a goal was taking the penalty corner from the goalkeeper's right. Based on the odds ratio (OR), the odds of the attacking team scoring were 2.27 (confidence interval (CI) = 1.41-3.65) times higher with penalty corners taken from the goalkeeper's right as opposed to the left. Additionally, if the goalkeeper decided to rush to the edge of the circle, the odds of the attacking team failing to score were 2.19 (CI = 1.18-4.08) times higher compared to when the goalkeeper remained near the goal line. These results suggest that strategic decisions from the players and coaches have an important part to play in the success of penalty corners. Future research should investigate the impact of goalkeepers' movement and further examine the technical and tactical intricacies of penalty corners.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».