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Enregistrement W7159894055

The Relationship between Technical Soccer Skills , Markers of Athletic Ability , and Functional Movement

2012· article· W7159894055 sur OpenAlexaboutno aff
Erin Kasmarik

Notice bibliographique

RevueOpen PRAIRIE (South Dakota State University) · 2012
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFunctional movementAthletesSet (abstract data type)TrunkAthletic trainingMovement (music)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The purpose of this study is to examine the relationship technical soccer skills (passing, shooting, and juggling) have to markers of athletic ability (agility, power, and flexibility) and functional movement in female athletes. It was hypothesized that technical skills would have a positive relationship with power and agility but a negative relationship with flexibility. It was also hypothesized no relationship would exist between technical skills and functional movement. Methods: Forty female soccer players (24 Division I athletes from South Dakota State University and 16 high school athletes from the state of South Dakota) between the ages of 14-23 completed the research protocol. Each subject participated in seven assessments designed to evaluate their technical skills, athletic ability, and functional movement. To measure technical skills, participants completed a Longborough Passing test, Longborough Shooting test, and a Soccer Ball-Juggling test. To assess athletic ability, participants complete a Canadian Trunk Flexion test, Standing Long Jump test, and 20-yard Agility Shuttle. To assess functional movement, each participant completed a Functional Movement Screen (FMS). Pearson Product Moment Correlations were used to determine if there was a relationship between study variables. Significance was set at p :'.5 0.05. Results: No assessments of technical skill (passing, shooting, & juggling) had a significant relationship with markers of athletic ability (flexibility, power, & agility) . Passing had a significant weak relationship with FMS Total Score but was not related to any other FMS assessments (FMS Squat, FMS Hurdle, FMS Lunge, FMS SLR, & FMS Pushup) . Other measures of technical skill (shooting & juggling) had no significant relationship to FMS assessments (FMS Total Score, FMS Squat, FMS Hurdle, FMS Lunge, FMS SLR, & FMS Pushup). Conclusion: The findings suggest technical soccer skills have no independent relationship to markers of athletic ability or functional movement.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,243 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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