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Enregistrement W2886490436 · doi:10.1080/24733938.2018.1506591

The number of purposeful headers female youth soccer players experience during games depends on player age but not player position

2018· article· en· W2886490436 sur OpenAlexaff
Alexandra Harriss, Andrew M. Johnson, David M. Walton, James P. Dickey

Notice bibliographique

RevueScience and Medicine in Football · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeading (navigation)PsychologyApplied psychologyComputer scienceGeographyGeodesy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The aim of this study was to describe the frequency and characteristics of purposeful soccer heading in youth players based on age, position, and head impact location.Methods: Game video was recorded for three female youth teams [under-13 (U13), under-14 (U14), and under-15 (U15)] for an entire season. Purposeful headers were categorized for these three teams and their opposition.Results: The median number of headers experienced during games was one, and the minimum number of headers was zero. The maximum number of headers performed during a game by a U13 player was eight, and nine for U14 and U15 players. There were statistically significant differences in the number of headers performed in the different age groups (p < 0.05), but no significant differences between player position (p > 0.05). There was no significant association between head impact location and game scenario (p > 0.05).Conclusions: Our study shows that youth players frequently head the ball during games. This information may guide data-driven approaches regarding heading restrictions in youth 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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil0,847

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations28
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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