Agility in Handball: Position- and Age-Specific Insights in Performance and Kinematics Using Proximity and Wearable Inertial Sensors
Notice bibliographique
Résumé
Handball is a dynamic team sport characterized by high agility requirements, which feature complex motor-cognitive demands. The ability to meet these demands is critical for performance in handball but remains under-represented in research. Existing studies highlight that cognitive demands can strongly interfere with motor behavior, particularly in dynamic sport-specific movement tasks. Furthermore, high motor-cognitive load is associated with risk of lower limb injury. Therefore, to gain insight in the mechanisms between movement and performance dynamics in the presence of cognitive demands, this study investigated the performance of elite handball players in a novel planned and reactive agility task. Four FitLight proximity sensors (FitLight Corp, Aurora, ON, Canada) recorded execution time. Nine Noraxon Myomotion wearable inertial sensors (Noraxon U.S.A. Inc., Scottsdale, AZ, USA) tracked the motion of the players' trunk, pelvis, and lower extremities at 200 Hz. Execution time and kinematics were compared between adult and youth players and between different playing positions. Adult players demonstrated faster performance than youth players and exhibited differences in hip and knee flexion, potentially reflecting variations in acceleration and deceleration strategies. Backcourt players and wings demonstrated faster performance compared to pivots, who showed distinct patterns of hip, knee, and ankle flexion, possibly due to differences in body composition. These findings highlight the influence of motor and cognitive demands on agility performance and offer valuable insights into age- and position-specific differences among elite handball players. Furthermore, these findings support the use of wearable inertial sensors for the purpose of athlete evaluation. Future research should explore the implementation into athlete monitoring.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».