Comparisons and associations among anthropometric indices of first and second division and assistant soccer referees
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Body composition is an important predictor of performance and a key component of health and physical fitness. Therefore, the purposes of this study were to compare soccer referees of the first and second divisions and field assistant referees from Iran and to analyze associations of a body shape index (ABSI), body adiposity index (BAI), abdominal volume index (AVI), body roundness index (BRI), conicity index (ConI), and body mass index (BMI) with body fat percentage (%BF). Methods A total of 270 male soccer referees from the first ( n = 124) and second ( n = 72) divisions and assistant referees ( n = 74) participated in this study. Skinfold thickness (measured at the chest, biceps, triceps, subscapular, abdominal, iliac crest, and front thigh), height, weight, hip circumference, and waist circumference were assessed to evaluate waist-to-height ratio (WHtR), %BF, and also ABSI, BRI, BAI, ConI, and AVI according to the ISAK protocol. Results The main results indicated differences in WHR, WHtR, ABSI, BRI, AVI, ConI, and BF% with the assistant referees presenting higher values ( p < 0.05). When considering the backward selection model, there were some associations with %BF in each group, specifically BMI, BAI, and ABSI in the first division; BMI, WHR, and ABSI in the second division; and BMI in the assistant referee group (all p < 0.05). Discussion The present study did not confirm the hypothesis that the first-division referees presented better body composition-related variables than the second division or assistant referees. Instead, it showed that the assistant referees that participated in both divisions showed a tendency to higher values which suggests that the level of division is not a major factor when analyzing body composition.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».