The analyses and types of breakout by teams DHL extraliga junior in season 2015-2016
Notice bibliographique
Résumé
Aim of the thesis The main aim of this thesis is an analysis breakouts by extraliga junior team, selection the most effective variant and their subsequent comparison with the Canadian national team to 20 years. Constituent part is to create a complete overview of the theoretical knowledge which can be used in the analysis breakouts. The analysis can serve as an inspiration for coaches of youth cathegory during training and acquisition in this phase of the game. Methods In the thesis tracking method was used, which was used in the analysis breakouts. The analysis was performed by using the method of direct observation of the game, but also indirect observation of video recordings provided by videocoaches or assistant coaches of selected teams. Results During analyzing domestic literature, it was found that it is not paid enough attention to the breakouts and there is no methodology developed compared to a foreign literature. Of the reporting teams and their variants for the breakout and development of the attack, three of the most effective were selected. For comparison, there were also mentioned variants of the breakouts of the Canadian national team under 20 years, which was followed at the World Cup to 20 years. The best breakouts from DHL Extraliga junior teams has HC Plzeň 1929, HC Sparta Praha...
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».