Case study of IMU loads and self-reported fatigue monitoring of water polo goalkeepers preparing for the Olympic games
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Measurement of training in water polo goalkeepers has focused first on psycho-physiological variables, but also on external volume estimated with wearable sensors. However, there are limited studies exploring training monitoring in water polo goalkeepers longitudinally. Methods Three female senior national team goalkeepers participated in this study from May to August 2021. Internal loads were defined using session rating of perceived exertion (sRPE). Tri-axial accelerations and angular velocities were measured with an inertial measurement unit (IMU) placed on the lower back to measure external loads. Relationships between self-reported and IMU-derived metrics were explored using Spearman correlations. Two-way ANOVAs were used to assess differences between session types and between athletes. Results In total, 247 sessions were collected (159 practices, 67 matches and 21 game warm up), with 155 sessions having complete data. IMU metrics, such as number of kicks, number of jumps or player-load showed high correlation with each other (ρ = 0.80–0.88). There was also a moderate correlation (ρ = 0.47, 95% CI = 0.33–0.58) between sRPE and player-load measured with the IMU. ANOVA tests showed that there were significant differences between athletes for sRPE (p < 0.01) but not for player load (p = 0.47). There were no interactions between athletes and training types, except for index score (p < 0.01). Conclusions This study shows that monitoring of training loads can be performed successfully in water polo goalkeepers using a combination of self-reported and IMU measures. Self-reported outcomes can be expected to vary significantly across athletes within the same session, while IMU metrics vary across training situations. Finally, coaches should be mindful of missing data, as they can skew the interpretation of training loads.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».