Possession tactics in the UEFA women’s EURO 2022 soccer tournament
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the current investigation was to compare different types of possession between the 8 quarter-finalists at the Euro 2022 soccer tournament and the 8 teams eliminated at the group stage, as well as compare the percentage of possessions leading to shots between different types of possession. Possessions were classified as having a slow pass rate if there were fewer than 1 pass played per 3s on average, otherwise they had a higher pass rate. Quarter-finalists had a significantly greater number of possessions of 9 passes or more with a slow pass rate than teams eliminated at the group stage (p = 0.028), and they created shots from a significantly greater percentage of these (p = 0.007). Possession type had a significant influence on the percentage of possessions leading to a shot (p < 0.001). Possessions of 9 or more passes with a slow pass rate were the most productive. The percentage of these that led to a shot was significantly greater than for possessions with the same number of passes played at a higher pass rate (p < 0.002). This shows that creating shots not only depends on possession length but also the rate of passes.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».