Respostas neuromusculares e fisiológicas durante o jogo em atletas de futsal feminino
Bibliographic record
Abstract
O presente estudo testou se existem diferenças, nas respostas fisiológicas e neuromusculares em atletas de futsal durante um jogo amistoso. A amostra foi composta por seis atletas de futsal do sexo feminino (21,8 ± 3,9 anos; 57,4 ± 4,1 kg; 159,0 ± 2,7 cm de altura; 19,0 ± 3,3% gordura corporal e 7,8 ± 1,8 anos de tempo de prática). A frequência cardíaca (FC) foi monitorada durante toda a partida. O salto com contramovimento, resistência de força explosiva de membros inferiores e lactato sanguíneo foram avaliados antes, após o final do primeiro e segundo tempo de jogo. Para comparação das variáveis neuromusculares e fisiológicas entre os diferentes momentos, nós utilizamos as diferenças de médias estandardizadas (DME), intervalo de confiança (IC = 90%) e probabilidades de haver diferenças com relevância clínica. A FC máxima (FCmáx) foi de 186,6 ± 10,6 e 185,8 ± 8,3, primeiro e segundo tempo, respectivamente. Houve um aumento substancial do lactato do momento que antecedeu o início da partida para o final do primeiro (2,1 ± 0,3 para 6,3 ± 2,3 mmol/L-1, DME = 5,25 (3,28: 7,21), 100/0/0; most likely) e segundo tempo (2,1 ± 0,3 para 5,4 ± 1,3 mmol/L-1, DME = 4,62 (3,19: 6,04), 100/0/0; most likely) de partida. A performance de atletas femininas de futsal não foi suprimida após uma partida amistosa, sugerindo que, em dias de jogos consecutivos, o desempenho para o sistema neuromuscular possa ser restaurado logo após o término do jogo.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".