Physical performance characteristics of high‐level female soccer players 12–21 years of age
Notice bibliographique
Résumé
Performance assessment has become an invaluable component of monitoring player development and within talent identification programs in soccer, yet limited performance data are available for female soccer players across a wide age range. The aim of this study was to describe the physical performance characteristics of female soccer players ranging in age from 12 to 21 years. High-level female soccer players (n=414) were evaluated on linear sprinting (36.6 m with 9.1 m splits), countermovement jump (CMJ), and two agility tests. Separate one-way ANOVAs were used to compare performance characteristics between (1) each year of chronological age and (2) three age groups: 12-13 years, n=78, 14-17 years, n=223, and 18-21 years, n=113. Mean linear sprint speed over 9.1 m was similar across all chronological ages, however sprint speed over the final 9.1 m, CMJ height and agility scores improved until approximately 15-16 years. Outcomes from the group data indicated better performance on all tests for the 14-17-year-old group compared with the 12-13-year-old group. Additionally, sprint speed on the second and fourth 9.1 m splits and 36.6 m sprint speed as well as performance on the Illinois agility test was better in the 18-21-year-old group compared with the 14-17-year-old group. The findings from this study indicate that marked improvements of high intensity short duration work occur up until 15-16 years. Smaller gains in performance were observed beyond 16 years of age as evidenced by better performance on 36.6 m sprint speed, several sprint splits and the Illinois agility test in the college aged players (i.e., 18-21-year-old group).
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».