Tracking Athlete Wellness And Its Relationship With Activities During A Season In Female Soccer Players
Notice bibliographique
Résumé
Performance analysis creates a foundation for performance staff to display findings to coaches and aid in understanding how training loads impact the wellness of each player. Applying an appropriate training load and allowing sufficient recovery will improve an athlete’s performance, while reducing the risk of overtraining, injury, and illness. Monitoring individual load and recovery is a critical part of this process and not solely dependent on physical observations. Overtraining can manifest in an array of symptoms that also includes changes in mood, sleep disturbances, stress, and more generalized fatigue. PURPOSE: To examine the effects of different activities during a season on daily wellness dimensions. METHODS: 25 female soccer players (21±2y) completed daily morning self-administered questionnaires consisting of 5 dimensions of wellness (i.e. fatigue, sleep, muscle soreness, stress, and mood) on a 0 (feeling the worst) - 100 (feeling the best) scale on their computers or mobile devices. Activity on the previous day (i.e. off-day, game, practice, or double practice) was used as an independent variable in assessing wellness scores. RESULTS: Type of day did not have a significant effect on fatigue (p=0.842), sleep (p=0.395), or mood (p=0.499). Post hoc analyses revealed self-reported muscle soreness to be significantly worse (p=0.029) after game days (n=8) than off-days (n=19) (difference score = 12) and self-reported stress to be significantly worse (p=0.049) after practice days (n=11) than after off-days (n=19) (difference score = 7). In all dimensions, there was a trend for positive self-reports to be best after off-days and worst after days of double practice. CONCLUSION: This study provides evidence that a quick self-administered questionnaire can provide important information about an athlete’s wellness. Moreover, off-days (i.e. no activity) are important parts of programming as they generally positively affect the physical and mental health recovery of athletes. Nonetheless, adherence to survey completion declined and value assigned to activities changed throughout the season. As such, future research is needed to further the understanding of how athlete wellness is impacted by and can impact performance during activities across a competitive athletic season.
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».