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Enregistrement W2195705244 · doi:10.1260/1747-9541.10.5.815

An Analysis of Penalty Kicks in Elite Football Post 1997

2015· article· en· W2195705244 sur OpenAlexaff
Kristine Dalton, Michel Guillon, Shehzad A. Naroo

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sports Science & Coaching · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTournamentFootballChampionshipEliteMatch playFootball playersWorld championshipPsychologyOperations researchMathematicsPolitical scienceLawPhysical therapyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The penalty kick in football is a seemingly simplistic play; however, it has increased in complexity since 1997 when the rules changed allowing goalkeepers to move laterally along their goal line before the ball was kicked. Prior to 1997 goalkeepers were required to remain still until the ball was struck. The objective of this study was to determine the importance of the penalty kick in the modern game of football. A retrospective study of the 2002, 2006 and 2010 World Cup and the 2000, 2004 and 2008 European Championship tournaments was carried out, assessing the importance of the penalty kick in match play and shootouts and the effect of the time of the game on the shooter's success rate. This study demonstrated the conversion rate of penalties was 73% in shootouts and 68% in match play. Significantly more penalties were awarded late in the game: twice as many penalties in the second half than the first and close to four times as many in the fourth quarter vs. the first. Teams awarded penalty kicks during match play won 52%, drew 30% and lost 18% of the time; chances of winning increased to 61% if the penalty was scored, but decreased to 29% if missed. Teams participating in either the World Cup or European Championship final match had roughly a 50% chance of being involved in a penalty shootout during the tournament. Penalty shots and their outcome significantly impact match results in post 1997 football.

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)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,304

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,326 · 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

Citations29
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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