Workloads of Competitive Surfing: Work-to-Relief Ratios, Surf-Break Demands, and Updated Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Farley, ORL, Secomb, JL, Raymond, ER, Lundgren, LE, Ferrier, BK, Abbiss, CR, and Sheppard, JM. Workloads of competitive surfing: work-to-relief ratios, surf-break demands, and updated analysis. J Strength Cond Res 32(10): 2939-2948, 2018-The study provides an in-depth descriptive and quantitative time-motion analysis of competitive surfing, using Global Positioning System (GPS) units and video synchronization, which serves to extend upon the results of Farley, Harris, and Kilding (Journal of Strength and Conditioning Research, 26, 7 [2012]). In addition, comparisons between locations and surfers competing in the same heats were performed. Global Positioning System and video data were collected from 41 male competitive surfers (23.2 ± 6.1 years, 71 ± 10.3 kg, 177.2 ± 6.4 cm) participating in 3 professional domestic surfing events, with competitive heats of 20-minute duration. Fifty data sets were analyzed across the 3 competitions, with velocities and distances covered, proportion of time spent performing various surfing activities, and total work-to-relief ratio determined. Results revealed surfers paddled 44% of the total time, followed by stationary periods (42%). Surfers performed at a significantly (p ≤ 0.05) higher work-to-relief ratio (1.7:1) at the beach-break (an exposed beach) compared with point-break 1 and 2 (waves breaking around a rocky point). Point-breaks 1 and 2 had longer continuous durations of paddling, with significantly longer rides at point-break 1 over the beach-break (p ≤ 0.01) and point-break 2 (p ≤ 0.01). The average maximal speed (24.8 km·h) from point-break 2 was significantly faster than point-break 1 (p ≤ 0.01) and beach-break (p ≤ 0.05). This information should influence surfing drills and conditioning methods to prepare these athletes for the disparate demands, such as training for a point-break competition involving longer durations of continuous paddling and short, high-intensity workloads for a beach-break.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».