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  1. 1

    Modelling of performance prediction by analysis of elite swimmers` anthropometry, peak performance age and age-related performance progression (Modellierung der Leistungsvorhersage durch Analyse der Anthropometrie, des Alters der Höchstleistung und der altersbedingten Leistungsentwicklung von Eliteschwimmern)

    Nazari Mehrabi, A., Imani, H., Khademnoe, O., Khantan, M., Lundberg, T. R., Gorzi, A.
    Veröffentlicht in PLOS ONE (2025)
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  2. 2

    Utilising competition participation history at youth age to forecast dropout risk and sporting success likelihoods in competitive swimming (Nutzung der vergangenen Wettkampfteilnahmen im Jugendalter zur Prognose des Dropout-Risikos und der Erfolgswahrscheinlichkeiten im Wettkampfschwimmen)

    Masismadi, N. A., Wylde, M., Huynh, M., Gastin, P. B., Chia, E., Suppiah, H. T.
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  3. 3

    Beyond pace: predicting 1500m freestyle times with multi-feature random forests (Mehr als nur Tempo: Vorhersage von 1500m Freistilzeiten mit Multi-Feature-Zufallswäldern)

    Russomanno, T.
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  4. 4

    Comparison of the results of the 15-meter sprint swimming (TT-15) with the results of the hundred-meter race for professional swimmers: potential and limits of applicability of the... (Vergleich der Ergebnisse des 15-m-Sprintschwimmens (TT-15) mit den Ergebnissen des 100-m-Rennens bei Profischwimmern: Potenzial und Grenzen der Anwendbarkeit der Bewertung kurzer Strecken)

    Zaitsev, V. S., Molina, I.
    Veröffentlicht in Theory and Practice of Physical Culture (2025)
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  5. 5

    What it takes to win: examining predicted versus actual swimming performances at the Paris 2024 Olympic Games, and what comes next (Was es braucht, um zu gewinnen: Vergleich der Prognosen mit den tatsächlichen Schwimmergebnissen bei den Olympischen Spielen 2024 in Paris und Ausblick auf die Zukunft)

    Powell, C, Pyne, D, Crowley, E, Mujika, I.
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  6. 6

    2024: anticipating record-breaking performances in front crawl swimming through mathematical analysis (2024: Antizipation von Rekordleistungen im Kraulschwimmen durch mathematische Analyse)

    Patoz, A., Finiel, L., Borrani, F.
    Veröffentlicht in Frontiers in Physiology (2024)
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  7. 7

    Diving into a pool of data: Using principal component analysis to optimize performance prediction in women`s short-course swimming (Eintauchen in einen Datenpool: Einsatz der Hauptkomponentenanalyse zur Optimierung der Leistungsvorhersage im Kurzbahnschwimmen der Frauen)

    Staunton, C. A., Romann, M., Björklund, G., Born, D.-P-
    Veröffentlicht in Journal of Sports Sciences (2024)
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  8. 8

    Dryland performance tests are not good predictors of world aquatics points in elite male and female swimmers (Leistungstests auf dem Trockenen sind keine gute Vorhersage für Weltmeisterschaftspunkte bei männlichen und weiblichen Eliteschwimmern)

    Selvamoorthy, R., Macgregor, L. J., Donald, N., Hunter, A. M.
    Veröffentlicht in Sports (2024)
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  9. 9

    Effects of anthropometrics, thrust, and drag on stroke kinematics and 100 m performance of young swimmers using path-analysis modeling (Auswirkungen der Anthropometrie, des Schubs und des Luftwiderstands auf die Armzugkinematik und die 100-m-Leistung junger Schwimmer mithilfe einer Weganalyse-Modellierung)

    Morais, J. E., Barbosa, T. M., Gomeñuka, N. A., Marinho, D. A.
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  10. 10

    Does pool performance of elite triathletes predict open-water performance? (Sagt die Leistung von Elite-Triathleten im Schwimmbad die Leistung im Freiwasser voraus?)

    Sellés-Pérez, S., Cejuela, R., Fernández-Sáez, J., Arévalo-Chico, H.
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  11. 11

    Training load determining sports performance in swimming (Die Trainingsbelastung bestimmt die sportliche Leistung im Schwimmen)

    Guzman, M., Brodáni, J.
    Veröffentlicht in Journal of Physical Education and Sport (2023)
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  12. 12

    Physiological determinants of open-water swimmers (Physiologische Merkmale von Freiwasserschwimmern)

    Robin, P., Yannis, R., Xavier, B., Anaël, A.
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  13. 13

    Next-Generation models for predicting winning times in elite swimming events: updated predictions for the Paris 2024 Olympic Games (Modelle der nächsten Generation zur Vorhersage von Siegerzeiten bei Elite-Schwimmwettbewerben: aktualisierte Vorhersagen für die Olympischen Spiele 2024 in Paris)

    Mujika, I., Pyne, D. B., Wu, P. P., Ng, K., Crowley, E., Powell, C.
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  14. 14

    Modeling and predicting the backstroke to breaststroke turns performance in age-group swimmers (Modellierung und Prognose der Leistung beim Wechsel vom Rücken- zum Brustschwimmen bei Altersklassenschwimmern)

    Chainok, P., de Jesus, K., Coelho, L., Ayala, H. V. H., de Castro Ribeiro, M. G., Fernandes, R. J., Vilas-Boas, J. P.
    Veröffentlicht in Sports Biomechanics (2021)
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  15. 15

    Interaction of kinematic, kinetic, and energetic predictors of young swimmers` speed (Interaktion von kinematischen, kinetischen und energetischen Prädiktoren der Geschwindigkeit junger Schwimmer)

    Morais, J. E., Barbosa, T. M., Bragada, J. A., Ramirez-Campillo, R., & Marinho, D. A.
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  16. 16

    The combined analysis of urine and blood metabolomics profiles provides an accurate prediction of the training and competitive status of Chinese professional swimmers (Die kombinierte Analyse von Urin- und Blut-Metabolomik-Profilen ermöglicht eine genaue Vorhersage des Trainings- und Wettkampfstatus chinesischer Profischwimmer)

    Yang, R., Wang, Y., Yuan, C., Shen, X., Cai, M., Wang, L., Hu, J., Song, H., Wang, H., Zhang, L.
    Veröffentlicht in Frontiers in Physiology (2023)
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  17. 17

    Age-related physical and performance changes in young swimmers: The comparison of predictive models in 50-meter swimming performance (Altersbedingte körperliche und leistungsbezogene Veränderungen bei jungen Schwimmern: Der Vergleich von Prognosemodellen für die 50-Meter-Schwimmleistung)

    Demirkan, E., Ozkadi, T., Alagoz, I., Cagla Caglar, E., Camici, F.
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  18. 18

    Validity and accuracy of impulse-response models for modeling and predicting training effects on performance of swimmers (Gültigkeit und Genauigkeit von Impuls-Antwort-Modellen zur Modellierung und Vorhersage von Trainingseffekten auf die Leistung von Schwimmern)

    Busso, T., Chalencon, S.
    Veröffentlicht in Medicine & Science in Sports & Exercise (2023)
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  19. 19

    Determination of subset models for predicting vertical centre of mass position during front crawl in male swimmers (Bestimmung von Teilmodellen zur Vorhersage der vertikalen Position Körperschwerpunkts beim Kraulen bei männlichen Schwimmern)

    Washino, S., Murai, A., Mankyu, H., Yoshitake, Y.
    Veröffentlicht in Journal of Sports Sciences (2023)
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  20. 20

    Speeding up or slowing down? Analysis of race results in elite-level swimming from 2011-2019 to predict future Olympic Games performances (Beschleunigung oder Verlangsamung? Analyse der Wettkampfergebnisse im Eliteschwimmen von 2011-2019 zur Vorhersage zukünftiger Leistungen bei den Olympischen Spielen)

    Crowley, E., Ng, K., Mujika, I., Powell, C.
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