The Impact of Specific High-Intensity Training Sessions on Football Referees’ Fitness Levels
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In comparison to the amount of literature that has examined the match demands of football refereeing, there has been little attempt to assess the impact of high-intensity training. PURPOSE: The main goals were to get a better understanding of the long-term effect of specific intermittent training. STUDY DESIGN: The authors examined the cardiovascular strain of specific high-intensity training sessions and also their impact on referees' fitness levels. METHODS: To examine the physical workload during intensive intermittent training sessions, heart rates were recorded and analyzed relative to the referees' maximum heart rate (HR(max)). To assess the referees' fitness levels, the Yo-Yo intermittent recovery test was used. RESULTS: Both the pitch- and track-training sessions were successful in imposing an appropriate high intensity load on the referees, at 86.4 +/- 2.9% and 88.2 +/- 2.4% HR(max), respectively. Following 16 months of intermittent high-intensity training, referees improved their performance on the Yo-Yo intermittent recovery test by 46.5%, to a level that is comparable with professional players. CONCLUSIONS: As match officials are subjected to a high physical load during matches, they should follow structured weekly training plans that have an emphasis on intensive, intermittent training sessions.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».