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Enregistrement W7033456013

Relationships Between Key Performance Indicators Across Four Swimming Strokes and by Distances in Competitive Swimmers

2024· other· en· W7033456013 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueBrock University Digital Repository (Brock University) · 2024
Typeother
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMathematics, Computing, and Information Processing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerformance indicatorAnthropometryAthletesStroke (engine)Sprint
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Key performance indicators (KPIs) are skill-based metrics, used by coaches and athletes to adjust technique and develop race strategies. The purpose of the study was to investigate the effect of key performance indicators (KPIs), such as stroke rate (SR;#/s), stroke count (SC;#), stroke length (SL;m) and kick frequency (KF;#/s) on total swim time (s), across four swimming strokes (butterfly, backstroke, breaststroke, freestyle) of the same swim distance, and within a swimming stroke between swim distances (50m and 100 m). Varsity-caliber competitive swimmers (n=12 males; 19yrs1.4) were recruited. Anthropometric measures including height (m), seated height (m), weight (kg), wingspan (m), hand length (m) and leg length (m) were recorded. Shoulder and ankle range of motion (ROM) measurements and a Y-balance test (YBT) were conducted to profile upper and lower limb mobility. Athletes completed four swim sessions; each session consisted of a standardized warm up, 50m kick, 50m pull, 50m swim and 100m swim distances per swimming stroke. Swimming KPIs and total swim time (s) were collected by a portable Triton 2 device (TritonWear, ON, Canada). A GoPro Hero 8 device (GoPro, California, USA) collected underwater video to facilitate calculating KF (#/s). Descriptives were calculated for all variables across all four swimming strokes and two swim distances. Pearson product-moment correlations revealed significant relationships between select anthropometrics and ROM and performance times (p<0.005), suggesting that both anthropometric and ROM measures have the potential to influence swim performance times. A series of repeated-measure ANOVAs with Greenhouse-Geisser corrections revealed significant differences in select KPIs [SR (#/s), SC (#), SL (m) and KF (#/s)] across the four swimming strokes and between 50m and 100m swim distances within a swimming stroke (p<0.05), suggesting that both swimming strokes and swim distances may utilize different KPI related strategies. A multiple regression analyses was conducted to identify the contribution of pull time (s) versus kick time (s) to total swim time (s) within 50m swim distance and each swimming stroke. Percent contributions were calculated and revealed differences by each stroke. 
\nData-driven metrics obtained during swim performances facilitated a better understanding of the relationships between KPIs, anthropometrics, ROM, and YBT measures. Furthermore, metrics provided support to adjust select KPIs relative to an athlete’s anthropometrics. These sport specific skill-based metrics can empower coaches and athletes to use KPIs to optimize athlete potential and target performance goals.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,389
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,185 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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