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Enregistrement W2097708550 · doi:10.1139/apnm-2014-0560

Regular- and postseason comparisons of playing time and measures of running performance in NCAA Division I women soccer players

2015· article· en· W2097708550 sur OpenAlexvenueno aff
Adam J. Wells, Jay R. Hoffman, Kyle S. Beyer, Mattan W. Hoffman, Adam R. Jajtner, David H. Fukuda, Jeffrey R. Stout

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntensity (physics)PsychologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The management of playing time in National Collegiate Athletic Association (NCAA) soccer athletes may be a key factor affecting running performance during competition. This study compared playing time and running performance between regular-season and postseason competitions during a competitive women's soccer season. Nine NCAA Division I women soccer players (age, 21.3 ± 0.9 years; height, 170.3 ± 5.7 cm; body mass, 64.0 ± 5.8 kg) were tracked using portable GPS devices across 21 games during a competitive season (regular season (n = 17); postseason (n = 4)). Movements on the field were divided into operationally distinct thresholds defined as standing/transient motion, walking, jogging, low-speed running, moderate-speed running, high-speed running, sprinting, low-intensity running, and high-intensity running. A significant increase in minutes played (+17%, p = 0.010) was observed at postseason compared with the regular season. Concomitant increases in time spent engaged in low-intensity running (LIR: +18%, p = 0.011), standing/transient motion (+35%, p = 0.004), walking (+17%, p = 0.022), distance covered while walking (+14%, p = 0.036), and at low intensity (+11%, p = 0.048) were observed. Performance comparisons between the first and second half within games revealed a significant decrease (p ≤ 0.05) in high-speed and high-intensity runs during the second half of the postseason compared with the regular season. Changes in minutes played correlated significantly with changes in absolute time spent engaged in LIR (r = 0.999, p < 0.001), standing/transient motion (r = 0.791, p = 0.011), walking (r = 0.975, p = 0.001), jogging (r = 0.733, p = 0.025), distance covered while walking (r = 0.898, p < 0.001) and low-intensity activity (r = 0.945, p < 0.001). Negative correlations were observed between minutes played and absolute time sprinting (r = -0.698, p = 0.037) and distance covered sprinting (r = -0.689, p = 0.040). Results indicate that additional minutes played during the postseason were primarily performed at lower intensity thresholds, suggesting running performance during postseason competitions may be compromised with greater playing time in intercollegiate women's soccer.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,762
Score d'incertitude au seuil0,416

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,230 · 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.

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

Citations34
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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