‘Setting the Benchmark’ Part 4: Contextualising the MatchDemands of Teams at the FIFA Women’s World Cup Australiaand New Zealand 2023
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The aims of the present study were to: (1) analyse the upper and lower match physical performance benchmarks and variability of teams at the FIFA Women's World Cup Australia and New Zealand 2023, (2) examine the evolving team sprint ranking across three Women's World Cups and (3) investigate noteworthy relationships between collective physical and tactical metrics.With FIFA's official approval, all sixty-four games at the tournament were analysed using an optical tracking system alongside FIFA's Enhanced Football Intelligence metrics.On average, teams at the FIFA Women's World Cup 2023 covered 103.3 4.4 km in total, with 6.7 0.6 km and 1.9 0.3 km covered at the higher intensities (19.0 & 23.0 km h -1 ), respectively.The top five ranked teams from a high-intensity running perspective (Zambia, Spain, Brazil, Canada, Denmark) covered 24-44% more distance than the bottom five ranked teams (Jamaica, Columbia, Costa Rica, Switzerland, Vietnam) at the tournament (P < 0.01; Effect Size [ES]: 2.3-2.5).Match-to-match variation of teams revealed Italy and Panama were particularly consistent for the distances covered at higher intensities (Coefficient of Variation [CV]: 0.3-4.5%),while Costa Rica demonstrated considerable variation (CV: 23.4-40.7%).Teams generally covered more total distance on a per-minute basis in the first versus the second half (P < 0.01; ES: 1.1), but no differences existed at higher intensities (P > 0.05; ES: 0.1-0.2).Correlations were found between the number of high-intensity runs and various phase of play events for defensive transitions and recoveries, in addition to progressions up the pitch and into the final third (r = 0.48-0.88;P < 0.01).A basic comparative analysis revealed Spain demonstrated the most pronounced increase (2015 = 9 th , 2019 = 35 th , 2023 = 90 th percentile; CV: 92.6%) and China PR the most marked decrease (2015 = 22 nd , 2019 = 30 th , 2023 = 0 percentile; CV: 89.6%) in their sprinting percentile rank across the last three FIFA Women's World Cups.The present findings provide a depiction of the current collective demands of international women's football.This information could be useful for practitioners to benchmark team performances and to potentially understand the myriad of contextual factors impacting physical performances.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 découle