Physical, physiological demands and movement profiles of professional men’s field hockey games
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to investigate the physical demands, physiological demands, and movement profiles of different positions across four quarters in professional men’s field hockey games. Eighteen professional male field hockey players participated in the study, and data were collected in eleven official matches. Players wore global positioning system units and heart rate monitors to collect physical, physiological, and movement profile data. Defenders had significantly higher absolute total distance covered, player load, acceleration and deceleration count, and forward-backward initial movement analysis (IMA) count, but lower high speed running distance, compared with midfielders and forwards (p<.05). However, when using relative metrics (normalised by playing time), defenders had the lowest physical and physiological outputs, and forwards were the highest (p<.05). Total distance covered per minute, high-speed running distance per minute, player load per minute, acceleration and deceleration count per minute, and repeated high-intensity efforts per minute were all significantly higher in quarter 1 than in other three quarters (p<.05). The percentages of linear running and non-linear dynamic movement duration decreased quarter by quarter. Modified training impulse per minute reached its peak in quarter 2 (p<.05). It was concluded that defenders had the highest volume in terms of the game demands due to their high playing minutes; however, they had the lowest relative volume compared with other two positions. Forwards had the highest linear running intensity, while midfielders were required to perform more multi-directional, non-linear movements. Quarter 1 was the most active quarter and players became fatigued in quarter 2. IMA counts were not sensitive to fatigue compared to movement profile and modified training impulse variables.
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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 | 0,000 | 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 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 ».