Normalizing Acceleration and Power in Elite Soccer With Acceleration–Speed Profiles: A Case Study of Game Segment, Position, and Goal Differential
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Acceleration-speed (AS) profiling provides a novel way to quantify soccer players' maximum running ability without requiring dedicated sprint tests. This study explored how normalizing player effort with AS profiles could reveal unique patterns of changes in effort compared with nonnormalized absolute values during distinct goal differential conditions throughout matches and across positions. METHODS: AS profiles were developed from global navigation satellite system sensor data from 3 years of match play from a women's national soccer team. Acceleration and power data were then grouped into low, moderate, high, and very high speed domains using either nonnormalized maximum values or normalized values based on individualized AS profiles. Separate linear mixed model analyses were carried out for normalized and nonnormalized data. RESULTS: The analysis revealed that when examining changes in acceleration effort based on goal differential, both normalized and nonnormalized values showed a general increase in effort when either in a draw, or winning in the first half, and a general trend in sustained effort when losing in the first half or losing/drawn throughout the match. Furthermore, differences were mostly displayed at high to very high running-speed domains for normalized and moderate- to low-speed zones for nonnormalized metrics. CONCLUSIONS: These findings highlight the value of using individual AS and power profiles to normalize effort to facilitate investigation of player- and position-specific differences and reveal important positional behaviors displayed when in draw, losing, or winning states from first to second halves.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».