Differences In GPS Metrics Between Practice, Regular Season, And Playoffs In University Football Players
Notice bibliographique
Résumé
American football players require elevated and sustained musculoskeletal performance to support repeated accelerations, top running speed and large distances covered during competition. Coaches often design practice sessions to mimic the demands of competition to physically prepare athletes. However, there remains a paucity of inquiry into the differences in work completed during practice and games during the regular season and playoffs in university football players. Purpose: To examine differences in peak running speed, peak acceleration, and total distance traveled between practice, regular season competition, and playoffs in Canadian university football players. Methods: A total of 28 university male football players with an age of (mean ± SD) 20.9 ± 1.5 y volunteered to be participants over an 8-week period. Playing positions ranged from defensive backs, wide receivers, running backs, linebackers, fullbacks, and tight ends. Each participant wore a GPS monitor during practice and competition. GPS indices examined were top running speed (mph), peak acceleration (m·s2), and total distance covered (km). Differences in performance indices between practice, regular season games, and play-off games were analyzed using a one-way ANOVA, with a Bonferroni correction procedure for post-hoc comparisons. This study was approved by the research ethics review board at the University of Windsor. Results: Significant differences in top running speed (mph) were observed between practice and both regular season competition (prac 17.1 ± 0.90 ‘vs’ reg 18.5 ± 0.99, p < 0.001) and playoffs (prac 17.1 ± 0.90 ‘vs’ ploff 18.2 ± 1.13, p < 0.001). Significant differences in total distance travelled (km) between practice and both regular season competition (prac 4.77 ± 0.71 ‘vs’ reg 5.59 ± 1.41, p < 0.001) and playoffs (prac 4.77 ± 0.71 ‘vs’ ploff 5.91 ± 1.73, p < 0.001) were observed. Significant differences in peak acceleration (m·s2) between practice and both regular season competition (prac 5.04 ± 0.18 ‘vs’ reg 5.08 ± .37, p < 0.001) and playoffs (prac 5.04 ± 0.18 ‘vs’ ploff 5.07 ± 0.57, p < 0.001) were observed. Conclusion: Both regular season games and playoffs elicit significant increases in peak acceleration, peak running speed, and total distance travelled when compared to practice.
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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».