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Enregistrement W2079631798 · doi:10.1080/10578310210398

Time Motion Analysis and Physiological Profile of Canadian World Cup Wheelchair Basketball Players

2001· article· en· W2079631798 sur OpenAlexaffabout
Lara A. Bloxham, Gordon J. Bell, Yagesh Bhambhani, Robert D. Steadward

Notice bibliographique

RevueSports medicine, training, and rehabilitation/Sports medicine, training and rehabilitation · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBasketballWheelchairMotion (physics)Motion analysisPhysical medicine and rehabilitationAeronauticsPsychologyComputer scienceGeographyEngineeringArtificial intelligenceMedicineWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to evaluate the time elite wheelchair basketball players spent performing various game activities during a World Cup game, measure the heart rate response during such activity, and describe the physiological profile of each player participating in the game. Six male members of the Canadian World Cup wheelchair basketball team were videotaped during an entire game to determine the time spent performing seven different categories of activity. Time motion analysis indicated that players spent 8.9% of the game time sprinting, 23.5% gliding, 18.2% contesting for ball possession, 0.6% sprinting with the ball, 0.3% shooting, and 48.3% resting on the bench and floor. Twenty percent (20%) of game time was played at an intensity above the ventilatory threshold. The group mean value for peak oxygen uptake during incremental wheelchair exercise on rollers was 2.60L/min and group mean peak 5 and 30 second anaerobic power development on an arm crank ergometer was 486.3 W and 336.8 W, respectively, suggest that training for and playing elite wheelchair basketball induces significant improvement in these tests of fitness. Key Words: Maximum Heart RateAerobicAnaerobicPerformance Disability

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations66
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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