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Enregistrement W7094606998

Cardiovascular and perceptual stress of female basketball
\nreferees during women’s international matches

2017· article· W7094606998 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueResearchOnline at James Cook University (James Cook University) · 2017
Typearticle
Langue
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDiverse Scientific and Economic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBasketballHeart rateQuarter (Canadian coin)Match playElitePerceptionAnalysis of variance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The current aims were to determine body composition (BC), and heart rate (HR) and rating of perceived effort (RPE) responses by female basketball referees during elite international competition.
\n
\nMethods: During the precompetition, BC via skinfolds was assessed in 10 referees (38±3 yr) who officiated 11 matches. Referees’ HR and exercise intensity (based upon maximum HR, HRmax) were recorded during each quarter of each match and RPE assessed postmatch. Differences between quarters were examined via repeated measures ANOVA while correlations between RPE, HR, BC and experience were also considered.
\n
\nResults: The average match HR was 86.2±5.0 HRmax with this being significantly lower during the 4th quarter compared to the 1st (P=0.018)and 2nd quarters (P=0.001), and significantly lower during the 3rd compared to the 2nd quarter (P=0.005). The average postmatch RPE was 12.5±1.6 with significant inverse correlations identified between post-match RPE and exercise intensity (average HR, %HRmax). Significant correlations were identified between the average match HR and BC (0.608, P=0.016), and experience (-0.653, P=0.008).
\n
\nConclusions: The current investigation has demonstrated that elite female basketball referees experience significant cardiovascular and perceptual stress during international matches that may be influenced by referee experience and BC. These unique characteristics may aid in referee preparation for elite competition.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,791
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,175 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
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