Effects of Game Location, Quality of Opposition, and Starting Quarter Score in the Outcome of Elite Water Polo Quarters.
Notice bibliographique
Résumé
The notational analysis is used to investigate teams' performance in water polo, especially focused on the determinants of success. Recently, a new topic has emerged "the situational variables," which includes the game conditions that may influence the performance at a behavioral level. The aim of this study was to identify the interactive effects of starting quarter score (SQS) (i.e., score difference at the beginning of each quarter and at the final score) and game location (GL) (i.e., home and away teams) in relation to quality of opposition (i.e., positions of difference between opposing teams at the end-of-season rankings) in elite men's water polo games. Data comprised 528 games (n = 2,112 quarters) from the first Spanish water polo division. A linear regression analysis was applied to show the impact of SQS and GL in relation to quality of opposition (unbalanced and balanced) for quarter (all quarters, and second, third, and fourth quarters). Results showed that SQS has an important effect for all quarters (0.16) and for the second (0.14) and third (0.14) quarters in balanced games (whereas the fourth quarter has an unpredictable outcome), and for each quarter (all quarters: 0.33; second quarter: 0.55; third quarter: 0.44; fourth quarter: 0.26) in unbalanced games. In addition, GL effects emerged for balanced (0.31) and unbalanced (0.45) games for all quarters and specifically for the second quarter of the unbalanced games. Therefore, this study showed that the elite water polo game dynamics, indirectly providing a reference for coaches (i.e., effective tactical approach) and physical trainers (i.e., high performance intensities), plans to improve their players' performance.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».