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Enregistrement W2137970987 · doi:10.1177/0363546503261421

The Impact of Specific High-Intensity Training Sessions on Football Referees’ Fitness Levels

2004· article· en· W2137970987 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Sports Medicine · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFootballTraining (meteorology)College footballFootball playersIntensity (physics)PsychologyApplied psychologyHistoryGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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)0,002
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 enseignants0,809
Score d'incertitude au seuil0,453

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,277 · 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