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Enregistrement W2791274159 · doi:10.1519/jsc.0000000000002584

Effect of Match Factors on the Running Performance of Elite Female Soccer Players

2018· article· en· W2791274159 sur OpenAlexaff
Joshua Trewin, César Meylan, Matthew C. Varley, John Cronin, Daphne I. Ling

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Strength and Conditioning Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensCanadian Sport Centre Pacific
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEliteMatch playMathematicsPsychologyStatisticsPhysical therapyMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trewin, J, Meylan, C, Varley, MC, Cronin, J, and Ling, D. Effect of match factors on the running performance of elite female soccer players. J Strength Cond Res 32(7): 2002-2009, 2018-The purpose of this study was to examine the effects of match factors on the match running of elite female soccer players. Players from the same women's national team (n = 45) were monitored during 47 international fixtures (files = 606) across 4 years (2012-2015) using 10-Hz global positioning system devices. A mixed model was used to analyze the effects of altitude, temperature, match outcome, opposition ranking, and congested schedules. At altitude (>500 m), a small increase in the number of accelerations (effect size [ES] = 0.40) and a small decrease in total distance (ES = -0.54) were observed, whereas at higher temperatures, there were decreases in all metrics (ES = -0.83 to -0.16). Playing a lower ranked team in a draw resulted in a moderate increase in high-speed running (ES = 0.89), with small to moderate decreases in total distance and low-speed running noted in a loss or a win. Winning against higher ranked opponents indicated moderately higher total distance and low-speed running (ES = 0.75), compared with a draw. Although the number of accelerations were higher in a draw against lower ranked opponents, compared with a win and a loss (ES = 0.95 and 0.89, respectively). Practitioners should consider the effect of match factors on match running in elite female soccer.

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 enseignants0,261
Score d'incertitude au seuil0,241

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations65
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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