Changes in locomotive rates during senior elite rugby league matches
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to quantify the changes in locomotive rates across the duration of senior elite rugby league matches. A semi-automated image recognition system (ProZone 3, ProZone®, Leeds, England) was used to track the movements of 59 players from six teams during three competitive matches. The players were classified into one of four positional groups: props (n = 9), back row (n = 9), pivots (n = 14) or outside backs (n = 27). Players' movements were classified as low, high or very high intensity running and reported as locomotive rates (distance covered per minute played) for successive quarters of each match. Analysis of variance revealed that only the outside backs showed a significantly lower overall locomotive rate during the final quarter compared to the first (P < 0.05). However, locomotive rates for high and very high intensity running during the final quarter were significantly lower (P < 0.05) than the first quarter among outside backs, pivots and props despite no change in the rate of involvements in contact. On the basis of these findings, it is suggested that high and very high intensity running locomotive rates may be more affective methods of detecting fatigue during competitive matches than overall locomotive rate.
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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) | 0,000 | 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 ».