Motion Characteristics of Youth Women Soccer Matches: Female Athletes in Motion (FAiM) Study
Notice bibliographique
Résumé
This study determined the locomotor characteristics for youth female soccer matches. 89 female soccer players (U-15-U-17) were assessed during a youth national championship or a talent identification camp using a Global Positioning System. Positional and age-group comparisons of locomotor characteristics were made for complete games, each half, differences between halves as well as sprint profiles using an ANCOVA adjusting for the differences in game or half durations, respectively. Midfielders covered greater distances (8 449 ± 170 m) than defenders (7 779 ± 114 m), mostly from more low- (2 553 ± 99 m vs. 2 151 ± 66 m) and moderate-speed running (1 389 ± 78 m vs. 1 142 ± 52 m). Forwards had more sprint distances (275 ± 42 m), sprints (15 ± 2) and greater maximum speed (26.7 ± 0.6 km · h(-1)) than midfielders (131 ± 24 m, 8 ± 1, 24.7 ± 0.4 km · h(-1), respectively). There was a tendency for increased distances within most velocity bands, workrate and sprints with increasing age. There was a greater increase in walking and jogging between the first and second half for forwards than defenders and midfielders. Youth female soccer players covered 6 500-9 000 m during matches with positional distinctions that are comparable to elite-standard women. These data provide novel insight into the physical demands of female youth soccer and should be used to establish appropriate age-group and positional strategies for training and development.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».