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Enregistrement W2611721151 · doi:10.1080/24748668.2014.11868704

Effects of Situational Variables and Starting Quarter Score in the outcome of elite women’s water polo game quarters

2014· article· en· W2611721151 sur OpenAlexaboutno aff
Miguel‐Ángel Gómez, Ana DelaSerna, Corrado Lupo, Jaime Sampaio

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Performance Analysis in Sport · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater poloQuarter (Canadian coin)Situational ethicsOpposition (politics)ElitePsychologyTournamentSocial psychologyMathematicsGeographyPolitical scienceMedicinePoliticsPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study aimed to identify the interactive effects of Starting Quarter Score and Game Location according to Quality of Opposition in final quarters score in elite women’s water polo. Data comprised 1,828 quarters from 457 close games (goal-difference of less than 4 goals) from the Spanish water polo women’s First division (2010-2011 and 2011-2012 seasons). The interactive effects of situational variables on Starting Quarter Score according to the quality of opposition (three game contexts: HIGH vs. HIGH; HIGH vs. LOW; LOW vs. LOW) during close games were analyzed using linear regression analysis. Results showed that Starting Quarter Score reported significant effects in all the Quality of Opposition game contexts for all game quarters, and second, third, and fourth quarter. Conversely, game location showed that playing away increased by 0.68 goals in the second quarter of HIGH vs. HIGH games, and increased by 0.81 goals in the fourth quarter of LOW vs. LOW games, with respect to counterparts. Therefore, Quality of Opposition, Game Location, and Starting Quarter Score have important effects on women’s water polo game dynamics especially during the first half of close games. Finally, this study provides useful references for coaches’ plans (i.e., effective strategic approach/training proposals) to improve their women players’ performance.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,279

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations43
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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