Influence of game and quarter results on external peak demands during games in under-18 years, male basketball players
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
To quantify and compare the external peak demands (PD) encountered according to game result (win vs. loss), quarter result (win vs. tie vs. loss), and quarter point difference ( difference in score) in under-18 years (U18), male basketball players. Thirteen basketball players had external load variables monitored across 9 games using local positioning system technology, including distance covered, distance covered in different intensity zones, accelerations, decelerations, and PlayerLoad. PD were calculated across 30-s, 1-min, and 5-min time windows for each variable. Linear mixed models were used to compare PD for each variable according to game result (win vs. loss), quarter result (win vs tie vs loss), and quarter point difference (high vs. low). External PD were comparable between games that were won and lost for all variables and between quarters that were won and lost for most variables (p > 0.05, trivial-small effects). In contrast, players produced higher (p < 0.05, small effects) 1-min high-speed running distance and 5-min PlayerLoad TM in quarters that were won compared to quarters that were lost. Additionally, high quarter point differences (7.51 3.75 points) elicited greater (p < 0.05, small effects) external PD (30-s PlayerLoad TM , 30-s and 5-min decelerations, and 1-min and 5-min high-speed running distance) than low quarter point differences (-2.47 2.67 points). External PD remain consistent (trivialsmall effects) regardless of game result, quarter result, and quarter point difference in U18, male basketball players. Accordingly, external PD attained during games may not be a key indicator of team success.
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.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle