MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2277917760 · doi:10.1080/02701367.2015.1124972

Locomotor, Heart-Rate, and Metabolic Power Characteristics of Youth Women's Field Hockey: Female Athletes in Motion (FAiM) Study

2016· article· en· W2277917760 sur OpenAlexaffabout
Jason D. Vescovi

Notice bibliographique

RevueResearch Quarterly for Exercise and Sport · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésField hockeyAthletesHeart ratePsychologyMathematicsPhysical therapyMedicineInternal medicineFootballGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of this study was to quantify the locomotor, heart-rate, and metabolic power characteristics of high-level youth female field hockey matches. METHOD: Players from the U21 and U17 Canadian women's national teams were monitored during a 4-match test series using Global Positioning System technology. Position (forward, midfielder, defender) and age-group (U21, U17) comparisons were made using 2-way analyses of variance. RESULTS: Forwards played 12 min to 22 min fewer than midfielders and defenders and consequently had lower amounts of total, low-intensity, and moderate-intensity distances. Yet, forwards covered similar amounts of high-intensity running and sprinting distances despite the deficit in playing time. Only 10% to 15% of total distance was characterized by high-intensity running and sprinting, yet the majority of time was spent above 90% maximum heart rate. The distances in high, elevated, and maximal metabolic power categories were greater for U21 than U17 players. Yo-Yo Intermittent Recovery Test performance was related to high-intensity running and maximal metabolic power distance. CONCLUSIONS: The current findings highlight positional specificity as well as developmental gaps between age groups for youth female field hockey matches. These match characteristics should be used to assist in establishing appropriate training strategies through the developmental pathway and to assist player achievement to higher standards.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations21
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch Quarterly for Exercise and SportMême sujetSports Performance and TrainingTravaux en français237 207