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  1. 1

    Advancing NFL win prediction: from Pythagorean formulas to machine learning algorithms (Fortschritte bei der Vorhersage von NFL-Siegen: von Pythagoras-Formeln zu Algorithmen für maschinelles Lernen)

    Weirich, C., Kim, J. W., Yoon, Y., Jeong, S.
    Veröffentlicht in Frontiers in Sports and Active Living (2025)
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  2. 2

    Playing style identification in team sports: a systematic review from statistical dimensionality reduction to unsupervised machine learning (Identifizierung von Spielstilen in Mannschaftssportarten: Eine systematische Übersicht von der statistischen Dimensionsreduktion bis zum unüberwachten maschinellen Lernen )

    Gu, L., Wang, W., Plakias, S., Zhang, S.
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  3. 3

    Machine learning in rugby union: predicting and identifying key performance indicators for professional rugby union players in match play based workload (Maschinelles Lernen im Rugby Union: Prognose und Identifizierung zentraler Leistungsindikatoren für professionelle Rugby-Union-Spieler im wettkampfbasierten Belastungskontext)

    Ren, X., Boisbluche, S., Philippe, K., Demy, M., Äyrämö, S., Rautiainen, I., Ding, S., Prioux, J.
    Veröffentlicht in European Journal of Sport Science (2025)
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  4. 4

    Classification of success/failure in weightlifting snatch using a machine learning model based on barbell kinematics (Klassifizierung von Erfolg/Misserfolg beim Gewichtheben (Reißen) unter Verwendung eines maschinellen Lernmodells auf Basis der Kinematik der Langhantel)

    Kim, S., Moon, J.
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  5. 5

    A synthetic data-driven machine learning approach for athlete performance attenuation prediction (Ein auf synthetischen Daten basierender Ansatz für maschinelles Lernen zur Vorhersage des Leistungsabfalls von Sportlern)

    Cordeiro, M. C., Cathain, C. O., Daly, L., Kelly, D. T., Rodrigues, T. B.
    Veröffentlicht in Frontiers in Sports and Active Living (2025)
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  6. 6

    Machine learning model to study the rugby head impact in a laboratory setting (Modell des maschinellen Lernens zur Untersuchung vin Kopfstößen beim Rugby in einer Laborumgebung)

    Stitt, D., Kabaliuk, N., Spriggs, N., Henley, S., Alexander, K., Draper, N.
    Veröffentlicht in PLOS ONE (2024)
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  7. 7

    Monitoring external load during real competition in male handball players through big data analytics: Differences by playing positions (Überwachung der externen Belastung während des realen Wettkampfs bei männlichen Handballspielern durch Big-Data-Analytik: Unterschiede nach Spielpositionen)

    Manchado, C., Tortosa-Martinez, J., Marcos-Jorquera, D., Gilart-Iglesias, V., Pueo, B., Chirosa-Rios, L. J.
    Veröffentlicht in Kinesiology (2024)
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  8. 8

    School-age talent identification in female handball by a mathematical model: Equation proposed from anthropometry, maturity offset, fitness, and technical field-tests (Identifizierung von Talenten im Frauen-Handball im Schulalter anhand eines mathematischen Modells: Vorgeschlagene Gleichung aus Anthropometrie, Entwicklungsverschiebung, Fitness und technischen Feldtests)

    Caporal, G., Gaya, A. C. A., Pedretti, A., Mello, J. B.
    Veröffentlicht in Research Quarterly for Exercise and Sport (2024)
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  9. 9

    Cooperative passing network features are associated with successful match outcomes in the Australian Football League (Merkmale des kooperativen Passspiels in der australischen Fußballliga werden mit erfolgreichen Spielergebnissen in Verbindung gebracht)

    Fransen, J., Tribolet, R., Bradshaw Sheehan, W., McBride, I., Novak, A. R., Langley Watsford, M.
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  10. 10

    Handball offensive analysis: comparative evolution of linear tendency lines between finalist teams in the EHF CL (Analyse der Handball-Offensive: Vergleichende Entwicklung der linearen Tendenzlinien zwischen den Finalistenmannschaften in der EHF CL)

    Vaz, V., Ferrari, W., Sarmento, H., Couceiro, M., Sousa, T., Dias, G.
    Veröffentlicht in Applied Sciences (2023)
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  11. 11

    Bayesian modelling of elite sporting performance with large databases (Bayes'sche Modellierung der sportlichen Leistung von Spitzensportlern mit großen Datenbanken)

    Griffin, J. E., Hinoveanu, L. C., Hopker, J. G.
    Veröffentlicht in Journal of Quantitative Analysis in Sports (2022)
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  12. 12

    Modelling front and back squat record scores in long-term training of young weightlifters (Modellierung von Rekordergebnissen in der vorderen und hinteren Kniebeuge im Langzeittraining junger Gewichtheber)

    Szyszka, P., Zielinska-Stubinska, W., Chwaluk, A.
    Veröffentlicht in Polish Journal of Sport and Tourism (2022)
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  13. 13

    PIVOT: A parsimonious end-to-end learning framework for valuing player actions in handball using tracking data (PIVOT: Ein parsimonisches End-to-End-Lernsystem zur Bewertung von Spieleraktionen im Handball anhand von Tracking-Daten)

    Müller, O., Caron, M., Döring, M., Heuwinkel, T., Baumeister, J.
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  14. 14

    Influence of play type on the magnitude and number of head impacts sustained in youth american football (Einfluss der Spielart auf das Ausmaß und die Anzahl der Kopfstöße beim American Football für Jugendliche)

    Vale, A., Post, A., Cournoyer, J., Hoshizaki, T. B., Gilchrist, M. D.
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  15. 15

    Description of collective team behaviours and team performance analysis of elite rugby competition via cooperative network analysis (Beschreibung des kollektiven Mannschaftsverhaltens und Analyse der Mannschaftsleistung in einem Rugby-Elitewettbewerb mittels kooperativer Netzwerkanalyse)

    Novak, A. R., Palmer, S., Impellizzeri, F. M., Garvey, C., Fransen, J.
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  16. 16

    The effects of travel on performance: a 13-year analysis of the National Rugby League (NRL) competition (Die Auswirkungen von Reisen auf die Leistung: eine 13-jährige Analyse der National Rugby League (NRL))

    Read, D. B., Williams, S., Fullagar, H. H. K., Weakley, J. J. S.
    Veröffentlicht in Science and Medicine in Football (2022)
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  17. 17

    Rugby-bot: Utilizing multi-task learning & fine-grained features for rugby league analysis (Rugby-Bot: Nutzung von Multi-Task-Learning und fine-grained Merkmalen für die Analyse von Rugby-Ligen)

    Holbrook, M., Hobbs, J., Lucey, P.
    Veröffentlicht in arXiv e-print repository (2019)
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  18. 18

    A unified taxonomy and multimodal dataset for events in invasion games (Eine einheitliche Taxonomie und ein multimodaler Datensatz für Ereignisse in Angriffsspielen)

    Biermann, H., Theiner, J., Bassek, M., Raabe, D., Memmert, D., Ewerth, R.
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  19. 19

    Automated tackle injury risk assessment in contact-based sports - A Rugby Union example (Automatisierte Bewertung des Verletzungsrisikos bei Kontaktsportarten - ein Beispiel aus der Rugby Union)

    Martin, Z., Hendricks, S., Patel, A.
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  20. 20

    Analysis of the optimal trajectory in weightlifting in style "snatch" (Analyse der optimalen Bewegungsabläufe beim Gewichtheben im Reißen)

    Zamora, D., Rodas, P., Pauzhi, W., Zumba, P., Duchitanga, J., Urgiles, F.
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