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Enregistrement W2809966808 · doi:10.1519/jsc.0000000000002699

Running Demands and Activity Profile of the New Four-Quarter Match Format in Men's Field Hockey

2018· article· en· W2809966808 sur OpenAlexaboutno aff
Mohammed Ihsan, Vincent Yeo, Frankie Tan, Ranald Joseph, Marcus Lee, Abdul Rashid Aziz

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Strength and Conditioning Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésField hockeyIntensity (physics)MathematicsQuarter (Canadian coin)Animal sciencePhysicsGeographyBiologyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Ihsan, M, Yeo, V, Tan, F, Joseph, R, Lee, M, and Aziz, AR. Running demands and activity profile of the new four-quarter match format in men's field hockey. J Strength Cond Res 35(2): 512-518, 2021-This study determined the running demands of men's field hockey with regards to the revised four-quarter match format. Twenty-eight male field hockey players were equipped with global positioning system units while competing in 14 competitive international games over a 1-year period. All matches allowed for unlimited substitutions, and consisted of four 15-minute quarters (i.e., Q1-Q4). A progressive decline in total distance (TD) was observed in Q2 (2,072 ± 141 m) to Q4 (2,055 ± 212 m) compared with Q1 (2,171 ± 195 m, p < 0.05). However, the decline in TD was due to decreases in low-intensity activity (<15 km·h-1, p < 0.05), as high-intensity running (HIR; >15 km·h-1) distances were similar throughout Q1-Q4 (p = 0.263). Positional data demonstrated a similar profile, where significant decreases in TD, but not in HIR, was observed across all playing positions at some point over the 4 quarters (p < 0.05). DEF accumulated the lowest amount of TD (7,631 ± 753 m), HIR (2,257 ± 498 m), and high-intensity decelerations (60 ± 9, >-2m·s-2) compared with MID and FWD (p < 0.05). By contrast, FWD performed the highest amount of HIR (3,090 ± 565 m) and high-intensity accelerations (110 ± 9, >2 m·s-2) compared with MID and DEF (p < 0.05). In conclusion, our results showed that although there was a progressive decline in TD over the 4 quarters of match play, high-intensity running performance (i.e., HIR and high-intensity acceleration) was maintained throughout the match regardless of playing position.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,307 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations45
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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