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Enregistrement W3158202483 · doi:10.1093/sleep/zsab072.294

295 Impacts of travel distance and travel direction on back-to-back games in the National Basketball Association (NBA)

2021· article· en· W3158202483 sur OpenAlexaff
Jonathan Charest, Charles Samuels, Célyne Bastien, Doug Lawson, Michael A. Grandner

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensUniversité LavalCanadian Sleep & Circadian Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBasketballBack musclesAdvertisingAssociation (psychology)Sequence (biology)GeographyDemographyPsychologyDemographic economicsBusinessMedicinePhysical therapySociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Travel fatigue and circadian disruptions are known factors that can hinder performance in professional athletes. The present exploratory study focused on investigating the impact of travel distance and direction on back-to-back games over the 2013–2020 seasons in the National Basketball Association (NBA). Methods Data from away and home games of back-to-back sequences, in two different cities, from the 2013 to 2020 seasons in the National Basketball Association were included in this study. Information from every selected game was retrieved from the official website of the NBA (www.nba.com). The outcomes were based on winning percentage with additional covariates including the direction of travel (eastward or westward) and the distance travelled (0-500km – 501-1000km – 1001-1500km – 1501km and more). If a team played both games of a back-to-back sequence on the road, they were considered Away-Away; if a team played the first game of a back-to-back sequence at home they were considered Home-Away; if a team played the first game of a back-to-back sequence on the road they were considered Away-Home. Results The sequence Away-Home significantly increases the likelihood of winning compared to the Away-Away and Home-Away sequences 54.4% (95%CI: 54.4,54.5); 39.2% (95%CI: 37.2,41.2), and 36.8%, (95%CI: 36.7,36.8), respectively. Following a road game, when teams travel back home, every additional 500km reduces the likelihood of winning by approximately 4% (p = 0.038). Finally, after withdrawing the Away-Home sequence, travelling eastward significantly increases the chance of winning (p = 0.024) compared to westward travel but has no significant impact on the probability of winning compared to neutral time zone travel (p = 0.091). Conclusion The accumulation of travel fatigue and the chronic circadian desynchronization that occurs over the NBA season can acutely disturb sleep and recovery. It appears that tailored sleep and recovery strategies need to be dynamically developed throughout the season to overcome the different challenges of the NBA schedule. Support (if any):

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,565
Score d'incertitude au seuil0,225

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,220 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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