Positional and between quarter differences in physical demands of elite female field hockey players during international matches
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The main aims of this study were to examine whether there are positional- and between-quarter differences in the physical load of elite female field hockey players during international matches. Methods: Twenty-three international female field hockey players were equipped with Global Positioning Systems devices, while competing over nine international matches. Results: Players covered a mean relative distance, relative player load, and distance covered in the form of low-, moderate-, and high intensity activities of 107.5 m/min, 10.3 AU/min, 41.6%, 47.9%, and 9.9%, respectively. Defenders achieved the lowest relative Player load (ES: 0.8-1.1) and greatest distance covered in the form of low intensity activities compared to Midfielders and Forwards (ES: 0.8-0.9). Forwards and Midfielders covered significantly greater distance in the form of high intensity activity compared to Defenders (ES: 1.6-2.2). Significant reductions in relative distance, relative Player load, and moderate intensity activity are observed for all positions between Quarters 1-4 despite the availability of unlimited substitutions. However, players were able to maintain their high intensity activity throughout the match with no significant differences between Quarters 1-4. The majority of variables were higher (ES > 0.2) during Quarter 2 compared to Quarter 3, especially for Midfielders and Defenders. Conclusions: Current findings provide further evidence on the positional- and between-quarter external match load of international female field hockey players that coaches should consider when designing training programs and drills to better prepare players for match demands. The results also provide some insight into the fatigue experienced by players and the possible pacing strategies they employ during matches. These findings support the need for re-warm-ups and may further influence how coaches time their substitutions to enhance running performance in future.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».