Combat Time in International Male Judo Competitions: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to synthesize literature data on male judo combat time in international competitions between 2010 and 2019. The search was carried out from May 8th to June 11th, 2021, in electronic databases using the following keywords: (“technical-tactical” OR “time motion” OR “combat time”) AND (“judo” OR “combat sports” OR “martial arts”). After the selection process, 8 articles were included in the systematic review and 7 in the meta-analysis. These studies analyzed 2,562 international male judo combats over the years 2010–2019. We observed that the average male judo combat time changed (2010 = 202.8; 2011–2012 = 304.8; 2016 = 237.4; 2018–2019 = 189.8 s) after each rule change (2010, 2013, 2017, and 2018). There was a significant difference between combats that ended up to the regular time and those that needed overtime (Golden Score: 2013 = 3% vs. 2018–2019 = 21%; p = 0.03). There were differences between 60 kg ( p ≤ 0.019) and + 100 kg ( p ≤ 0.04) categories and the others in 2011–2012. However, no significant difference was found between the combat time by weight division after the 2017 rule changes, although there are still differences in relation to the end of the combats ( p < 0.001). There were significant changes in the male judo combat time with each rule change (2010, 2013, 2017, and 2018), and the data from the included studies point to a trend of homogeneity in the combat time spent between the weight divisions over the years, and an increase in the occurrence of Golden Score. More studies need to be carried out to identify the new temporal behaviors of athletes.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».