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Enregistrement W1974996516 · doi:10.1016/j.jshs.2014.10.001

Women's football: Player characteristics and demands of the game

2014· article· en· W1974996516 sur OpenAlexaff
Vanessa Martínez-Lagunas, Margot Niessen, Ulrich Hartmann

Notice bibliographique

RevueJournal of sport and health science/Journal of Sport and Health Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSprintFootballPopularityFootball playersPsychologyEliteDemographyVertical jumpPhysical therapyJumpMedicinePolitical scienceSocial psychologySociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The number of scientific investigations on women's football specific to the topics of player characteristics and demands of the game has considerably increased in recent years due to the increased popularity of the women's game worldwide, although they are not yet as numerous as in the case of men's football. To date, only two scientific publications have attempted to review the main findings of studies published in this area. However, one of them was published about 20 years ago, when women's football was still in its infancy and there were only a few studies to report on. The other review was more recent. Nonetheless, its main focus was on the game and training demands of senior elite female players. Thus, information on female footballers of lower competitive levels and younger age groups was not included. Consequently, an updated review is needed in this area. The present article therefore aims to provide an overview of a series of studies that have been published so far on the specific characteristics of female football players and the demands of match-play. Mean values reported in the literature for age (12–27 years), body height (155–174 cm), body mass (48–72 kg), percent body fat (13%–29%), maximal oxygen uptake (45.1–55.5 mL/kg/min), Yo-Yo Intermittent Recovery Test Level 1 (780–1379 m), maximum heart rate (189–202 bpm), 30 m sprint times (4.34–4.96 s), and counter-movement jump or vertical jump (28–50 cm) vary mostly according to the players' competitive level and positional role. There are also some special considerations that coaches and other practitioners should be aware of when working with female athletes such as the menstrual cycle, potential pregnancy and lactation, common injury risks (particularly knee and head injuries) and health concerns (e.g., female athlete triad, iron deficiency, and anemia) that may affect players' football performance, health or return to play. Reported mean values for total distance covered (4–13 km), distance covered at high-speed (0.2–1.7 km), average/peak heart rate (74%–87%/94%–99% HRmax), average/peak oxygen uptake (52%–77%/96%–98% VO2max), and blood lactate (2.2–7.3 mmol/L) during women's football match-play vary according to the players' competitive level and positional role. Methodological differences may account for the discrepancy of the reported values as well. Finally, this review also aims to identify literature gaps that require further scientific research in women's football and to derive a few practical recommendations. The information presented in this report provides an objective point of reference about player characteristics and game demands at various levels of women's football, which can help coaches and sport scientists to design more effective training programs and science-based strategies for the further improvement of players' football performance, health, game standards, and positive image of this sport.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations139
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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