Exploring key competencies sought to potentialize tactical behavior in soccer players.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Soccer is part of the team sports games category and is characterized by the cooperation and opposition interactions between players in the same space of play and time. Thus, players must adequately decide what action to perform despite the unpredictable, random, and varying nature of the environment of play. AIM: This paper explores tactical competencies that can be appreciated in the way players play and their functioning. METHOD: The argumentation is structured over a review of sixty articles in five languages, selected from the results in an online university library with topic-related keywords. The selected papers were analyzed to identify the most frequently reported concepts related to (i) tactics and action in the play; (ii) decision-making and associated cognitive mechanisms and skills; and (iii) the teaching-learning-training process. RESULTS: The results of this review sum the three following competencies: tactical intelligence, creativity, and co-adaptability. We argue that these competencies can be built through the play's practice and that coaches should seek to use them to the advantage of player’s development. Small-sided and conditioned games reflect a compatible opportunity to nurture the competencies as long as they are configured to solicit the competencies in an environment that promotes them. CONCLUSION: Tactical intelligence, creativity, and co-adaptability can be appreciated in the tactical behavior shown by performing players. For the same reason, those also should constitute more of the player’s development curriculum, therefore leading to players who have a competitive advantage.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».