Acceleration, Deceleration and Dynamic Stress Load in Elite Hurling: A Between-Quarter and Between-Position Comparison
Notice bibliographique
Résumé
This study described the decrement in accelerations, decelerations and dynamic stress load (DSL) between quarters in elite hurling. GPS (10-Hz) were used to record data from 42 players over 22 games (2018-2020 season). The number of accelerations and decelerations and DSL between quarters were assessed. Accelerations and decelerations were greater in Q1 than Q2 (ES = 0.28 and ES = 0.44, respectively), and Q4 (ES = 0.57 and ES = 0.60, respectively), and in Q3 compared to Q4 (ES = 0.50 and ES = 0.44, respectively). The DSL was 56 ± 21 AU in Q1, 56 ± 20 AU in Q2, 52 ± 20 AU in Q3 and 56 ± 24 AU in Q4. There was a decrease in DSL in Q3 compared to Q1 (ES = -0.20) and Q2 (ES = -0.20). Each position experienced a temporal decrease in at least one quarter (ES = 0.43-1.46) in all metrics except full-backs', half-backs' and full forwards' accelerations, midfielders' decelerations and midfielders' and half forwards' DSL. Current data show temporal decrements in running performance in Q2 and Q4 and DSL in Q3. Players should be conditioned to minimize the drop-off in running performances following the third quarter.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».