Velocity distribution of women's 30-km cross-country skiing during Olympic Games from 2002-2014
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Within several investigated endurance sport disciplines the distribution of load of the best competitors has a manner of evenly or slightly rising velocity values. Unfortunately many other competitors have usually diminishing values or when they are very poor they have evenly values. The aim of this study was to investigate distribution of velocity within 30-km cross-country female skiers. METHODS: Cross-country skiing runs were investigated of Olympic Games 2002-2014 (Salt Lake City, Turin, Vancouver, Sochi). At every race two 15 km or three 10 km loops of the same vertical profile were taken into account. The competitors were divided onto: A) winners; B) medalists; C) competitors who obtained places 4 to 10 at the finish line (medium runners); and D) competitors who obtained places 11 to 30 at the finish line (poor runners). Velocity data presented on the web pages of several institutions were utilized. RESULTS: The competitors had their velocity distributed in a manner with usually diminishing values. While comparing velocity of sequential loops with the mean velocity the difference for the poor runners reached the value of almost 6%, which was too high. There was significant (usually negative) correlation coefficient between values of velocity deviation for the first and second loops and the mean value of velocity for the entire distance for the better runners and mixed, i.e. positive and negative values for the poorer runners. CONCLUSIONS: It was postulated investigations of velocity distribution should be introduced in coaching in order to inform competitors about their running. This advises is especially important for the poorer runners. Up to now cross-country skiers run for themselves. It should be discussed whether the tactics used by road and track runners, i.e. running with pace makers, can be introduced in cross country skiing. Also the use of a drone during training can be used in order to maintain proper pace.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».