Home training recommendations for soccer players during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The new coronavirus (COVID-19) is an infectious disease caused by a newly discovered virus (SARS-CoV-2). This pandemic has a major impact on people's lives, and several governments ordered extended quarantine and requested social isolation to contain the spread of COVID-19 and flatten its contagion curve. Soccer practice was also severely affected by these pandemic effects, including the postponement of several championships, which involve large audiences. This process will be also dangerous for the players in the moment of returning to matches, mainly considering the abrupt spikes in the load that may occur in a very short term (from quarantine to competitive congested fixture periods). Here, we outline the benefits of home workouts using a multidimensional approach. First, we provide practical recommendations for physical, psychological, and tactical training. Next, we propose an example of a home training program spanning one weekly microcycle for soccer players, using load control based on the rating of perceived exertion. We highlighted that is crucial to make all these exercises fun and entertaining during the self-isolation period. In addition, coaches can adopt a video meeting with the players with the purpose to maintain the relationships and clear possible doubts about the workouts. The home training recommendations discussed and proposed in this article can and should be adjusted by the coaches according to their own ideas and athletes' access to equipment (e.g., treadmills, flywheel training, virtual reality). Finally, these recommendations do not apply to athletes showing any symptoms of COVID-19; in such case, self-isolation and complete rest are mandatory.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,006 |
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 ».