‘Setting the Benchmark’ Part 4: Contextualising the MatchDemands of Teams at the FIFA Women’s World Cup Australiaand New Zealand 2023
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.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».