Movement Patterns of Women's National Team Rugby Players Across a Series of Matches
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Betelli, MT, Loturco, I, Ramos, MS, Mercer, VP, Moura, TBMA, Oliveira, LP, Bishop, C, and Pereira, LA. Movement patterns of women's national team rugby players across a series of matches. J Strength Cond Res 40(3): e249-e255, 2026-Given the increasing level of competitiveness of women's rugby union, it is crucial to better understand the physical demands of female players during match play. In this study, we examined the locomotor activities during 6 consecutive matches played by the Brazilian Women's National Team Rugby Union players to identify positional and temporal variations in distance and acceleration-based parameters. Thirty-nine women rugby players (20 backs and 19 forwards) participated in the study. Data were collected using a global positioning system, with a 10 Hz acquisition frequency, to analyze the players' locomotor activities during 6 international matches (i.e., total distance [TD], distance covered at different intensity zones, acceleration load, acceleration density, high metabolic load distance, and player load [PL]). The TD covered during the matches averaged 5,425 ± 629 m. Total distance, distances >20 km·h -1 , acceleration load, and acceleration density were higher for backs in comparison with forwards (11, 11, 12, and 63% difference, respectively; p < 0.001). Higher TD, acceleration load, acceleration density, and PL values were observed in the first quarter compared with subsequent quarters (11, 13, 15, and 14% difference, respectively; p < 0.001). Coaches should consider these findings to design tailored training for backs and forwards. Regardless of their positions, players cover greater distances at varying speeds in the first quarter than in the subsequent quarters. These outcomes reinforce the need for specific training strategies to maintain the level of performance in later quarters and during critical moments of the match.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».