Deciphering the offensive process in women's elite football: A multivariate study
Notice bibliographique
Résumé
Over the last few years, there has been considerable increase in scientific knowledge about women's football. However, the tactical and tactical-strategic aspects have not yet been sufficiently covered in scientific literature. Therefore, this work proposed the following aims: To describe how the offensive phase is produced in women's football, to identify the significant statistical criteria that may be modulating success in attack, and finally to propose different predictive success models, with the ultimate aim of passing this knowledge on to the applied field. The observational methodology was used, one of the most appropriate methodologies for the analysis of motor behaviors in sport. The units of analysis collected and analyzed were 6063 attacks carried out during the FIFA Women's World Cup Canada 2015 and France 2019. The available results demonstrate that, on the one hand, offensive team actions are ineffective (almost 70% finish unsuccessfully), but criteria such as the start form of the attack, zone of ball possession, partial match result, or ball possession time are statistically significant criteria that modulate attack success (goal, shot or pass into the area). Lastly, the multivariate results allow us to propose a theoretical model, passing the probability of success from 31% in the absence of a model, to a theoretical auction probability of 52.6%, based on fast attacks with the intervention of few players, and with possession zone in the opposite field. These results could be directly transferred to the practical field where trainers and technical bodies can put this information into practice in training sessions or matches.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».