MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3156768548 · doi:10.3389/fspor.2021.634696

Physical Demands of Women's Soccer Matches: A Perspective Across the Developmental Spectrum

2021· article· en· W3156768548 sur OpenAlexaff
Jason D. Vescovi, Elton Fernandes, Alexander Klas

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sports and Active Living · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)Scope (computer science)Order (exchange)PsychologyApplied psychologyComputer scienceBusinessArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Female soccer players are exposed to specific physical demands during matches, which vary according to the standard of play. Existing studies have largely focused on quantifying the distances covered for professional and international level players. This approach is limited in scope regarding the broader aspects around physical demands and is detached from development pathway models. An understanding of the demands across all standards will provide valuable insights about appropriate player development and help ensure physical readiness for the demands of the sport. The aim of this perspective paper is to describe the physical demands experienced during women's soccer matches across the developmental spectrum. A combination of evidence from the literature and data from the author's research (JDV) is presented. Specifically highlighted are the trends for locomotor distances, acceleration and deceleration frequency, and metabolic power metrics for youth (≤U17), college (NCAA/U20), professional (domestic) and international standards of women's soccer. In addition, the changes in match demands between levels of play are used to help illustrate gaps that must be overcome in order to successfully achieve physical readiness to compete at higher levels. The evidence demonstrates the importance of training appropriate attributes to prepare female soccer players who are striving to play at progressively higher standards.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations66
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Sports and Active LivingMême sujetSports Performance and TrainingTravaux en français237 207