Effects of Increasing Pitch Count on Pitch Type Ball Metrics and Release Height in High School Softball Pitchers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Softball research has investigated changes in physical characteristics, mechanics, and ball speed as elements of fatigue. However, the influence of pitch volume on ball metrics is unclear. The purpose of this study was to investigate the influence of pitch volume on ball performance and release metrics in softball pitchers across different pitch types. HYPOTHESIS: As pitch volume increased, there would be a decrease in ball metrics of the fastball and changes in breaking pitches would be observed earlier than the fastball or changeup. STUDY DESIGN: Descriptive laboratory study. LEVEL OF EVIDENCE: Level 5. METHODS: A total of 21 (15.4 ± 1.6 years; 1.6 ± 0.2 m; 76.0 ± 17.2 kg) softball pitchers participated. Procedures consisted of participants pitching a simulated game consisting of 100 pitches, taking a 30-minute break, and then throwing 12 pitches to simulate the first inning of a doubleheader. Participants randomly threw each pitch type (fastball, changeup, curveball, or dropball). Ball performance and release metrics were measured using a Rapsodo portable pitch tracker. RESULTS: A 3 (time) by 4 (pitch type) multivariate analysis of variance revealed that pitch speed was significantly higher in the first inning compared with the last inning and the doubleheader inning. The fastball, curveball, and dropball revealed a significant difference in pitch speed between timepoints. Specifically, the curveball and dropball first-inning pitch speed was significantly greater than the last and doubleheader inning. Alternatively, the fastball had a significant increase in pitch speed from the last inning to the doubleheader inning. CONCLUSION: The typical 30-minute break given between games for doubleheaders may be sufficient recovery time for the fastball but not for the curveball and dropball. CLINICAL RELEVANCE: The Rapsodo device is an accessible method of tracking ball performance and pitch release metrics and could be helpful in identifying when a pitcher may be experiencing performance detriments in response to increasing pitch count.
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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».