Effect of Match Factors on the Running Performance of Elite Female Soccer Players
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».