The undervalued set piece: Analysis of soccer throw-ins during the English Premier League 2018–2019 season
Notice bibliographique
Résumé
Set pieces in soccer (i.e., free kicks and corners) have been examined in detail and are a common focus for coaches during training and performance preparation. However, limited evidence is available on the impact of throw-ins on soccer performance and if coaches should dedicate time in training towards this specific set piece. Therefore, this research aimed to firstly examine if throw-in performance is linked with soccer performance, and secondly the effect throw-in direction and length has on first contact success rate, possession retention, mean time in possession and shot creation. 16,154 throw-ins from 380 English Premier League matches during the 2018–2019 season were analysed. Higher final league position was correlated to increased throw-in first contact success and possession retention. 83% of throw-in’s resulted in a successful first contact, 54% resulted in possession being retained and 8.8% of throw-ins led to a shot at goal from the possession achieved after a successful first contact. Throw-in’s which went backwards or laterally in direction resulted in increased first contact success, retaining of possession, and shot creation. The least efficient throw-in was forwards and long, which resulted in both reduced first contact success and possession retention. Findings highlight, that throwing the ball laterally or backwards should be a focus for coaches and players during attacking training. In contrast, a team’s defensive strategy should reduce the opportunities to throw backwards or laterally with a higher press and look to force a long forward throw-in, therefore, increasing the likelihood of winning possession and counter attacking.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».