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Enregistrement W4295928012 · doi:10.7190/shu-thesis-00463

An investigation into football-specific dynamic balance measures

2021· dissertation· en· W4295928012 sur OpenAlexfundno aff
Leona Claire Brayne

Notice bibliographique

RevueSheffield Hallam University · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBabol University of Medical SciencesMcGill University
Mots-clésDynamic balanceBalance (ability)FootballComputer sciencePhysical medicine and rehabilitationEngineeringMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dynamic balance is a key component required to be successful in many sports yet the importance of dynamic balance in elite level sports has not been identified. The aim of this programme of doctoral study was to determine whether sport specific measures of dynamic balance could differentiate for skill level in footballers. Initially a literature review was performed to identify any gaps in the literature and to inform the research. A scoping review was then performed to provide an in-depth investigation into the understanding of the term dynamic balance and associated terms. More encompassing definitions of dynamic balance, postural control and postural stability were developed as well as a taxonomy to classify movements and existing balance tests. Following this, an investigation into important movements in football was conducted and those movements identified as important were classified using the taxonomy and aligned with existing dynamic balance tests to provide specificity. Finally, sport-specific measures of dynamic balance, along with a common balance measure used in football, were investigated to identify whether they had the ability to differentiate for skill level in footballers. Definitions of dynamic balance and related terms demonstrated disparity, overlap and they fail to cover the full range of dynamic balance situations. There are numerous dynamic balance tests available, they lack specificity, and test selection is difficult due to the complex and multi-factorial nature of balance. The taxonomy provided an approach for differentiating dynamic balance components, comprehensive profile of existing dynamic balance tests and a tool to identify strengths and limitations of existing tests and identify sport specific tests. Important movements in football were identified as shielding the ball, a shoulder barge whilst running, jostling to win the ball and shielding the ball whilst jostling, accelerating and braking, and a single leg kick or standing volley. Investigations identified that no existing dynamic balance tests aligned with the important movements in football. The external forces test shows promise at being a measure that can differentiate for skill level in football. Time to stabilisation was lowest for elite players (1.33 s) followed by recreational players (1.91). A large effect size was observed between elite and recreational players (g = -1.3) and recreational and non-football players (g = 0.82). There was a small effect size between elite and non-football players (g = -0.43). The mSEBT, kicking task and deceleration task were not considered a good measure of performance nor are they able to differentiate for skill level in football. This programme of research identifies that previous research has not identified the components of balance that should be tested for in football, and previous research has not made use of sport specific tests to assess dynamic balance in football. It is recommended that future research in this field refers to the newly proposed definitions. Additionally, further work should investigate other outcome measures of dynamic balance and whether they provide a better indication of dynamic postural control strategies. Finally, future directions could focus on whether participant variability exists at different skill levels.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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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