Characterization of the Weekly External Load Profile of Professional Soccer Teams From Portugal and the Netherlands
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to analyze the day-to-day variance of a typical weekly external training workload of two professional soccer teams from different countries. Twenty-nine players from two professional teams from Portugal and the Netherlands participated in this study. The players' external load was monitored for 7 weeks, by means of portable GPS devices (10 Hz, JOHAN, Noordwijk, Netherlands). Results revealed that match day -1 (MD-1), i.e. the training day before a match, had significantly (p = 0.001) less training volume (4584.50 m) than the other days. MD-5 (training five days before a match), MD-4 (four days before a match) and MD-3 (three days before a match) were the most intense (390.83, 176.90 and 247.32 m of sprinting distance, respectively) and with large volume (7062.66, 6077.30 and 6919.49 m, respectively). Interestingly, significant differences were found between clubs of different countries (p < 0.05) with the Portuguese team showing significantly higher intensity (sprinting distance) and volume (total distance) in all days with exception of MD-1 than the Dutch team. The results of this study possibly allow for the identification of different training workloads and tapering strategies between countries in relation to volume and intensity. It should be noted, however, that both clubs used a significant tapering phase in the last two days before the competition in an attempt to reduce residual fatigue accumulation.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».