Suchergebnisse - "Prognose"

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  1. 1

    From body to combat: Physical characterization of fencers according to their weapon (Vom Körper zum Kampf: Körperliche Charakterisierung von Fechtern anhand ihrer Waffe)

    Roa, J. E., Arias, N. D., Gaviria, J., Orejuela, D. F., Rojas-Padilla, I. C.
    Veröffentlicht in SportMont (2025)
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  2. 2

    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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  3. 3

    Physiological predictors of peak velocity in the VAM-EVAL incremental test and the role of kinematic variables in running economy in triathletes (Physiologische Prädiktoren der Spitzengeschwindigkeit im VAM-EVAL-Stufentest und die Rolle kinematischer Variablen für die Laufeffizienz bei Triathleten)

    Montraveta, J., Fernández-Jarillo, I., Iglesias, X., Feldmann, A., Chaverri, D.
    Veröffentlicht in Sports (2025)
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  4. 4

    An analysis of the 6-h ultra-marathon race using a machine learning approach (Eine Analyse des 6-Stunden-Ultramarathons unter Verwendung eines maschinellen Lernansatzes)

    Thuany, M., Weiss, K., Valero, D., Villiger, E., Andrade, M. S., Nikolaidis, P. T., Scheer, V., de Lira, C. A. B., Vancini, R. L., Cuk, I., Braschler, L., Rosemann, T., Knechtle, B.
    Veröffentlicht in Frontiers in Sports and Active Living (2025)
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  5. 5

    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. “… Prognose …”
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  6. 6

    Using multilevel models to compare performance prediction and characterization abilities between power-law and critical-speed models in middle- and long-distance running (Verwendung von Mehrebenenmodellen zum Vergleich der Leistungsvorhersage- und Charakterisierungsfähigkeiten zwischen Potenzgesetz- und Kritische-Geschwindigkeit-Modellen im Mittel- und Langstreckenlauf)

    Walt, M., Casado, A., Le Goff, J.-M. “… Prognose …”
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  7. 7

    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. “… Prognose …”
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  8. 8

    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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  9. 9

    Evaluating the validity of tests to predict sprint and change of direction speed in para-athletes with brain impairments (Bewertung der Aussagekraft von Tests zur Vorhersage der Sprint- und Richtungswechselgeschwindigkeit bei Para-Sportlern mit Hirnschädigungen)

    Reina, R., Beckman, E. M., Connick, M. J., Spathis, J. G., Tweedy, S. M.
    Veröffentlicht in Adapted Physical Activity Quarterly (2024)
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  10. 10

    The fourth dimension: physiological resilience as an independent determinant of endurance exercise performance (Die vierte Dimension: Physiologische Belastbarkeit als unabhängiger Faktor für die Ausdauerleistung)

    Jones, A. M.
    Veröffentlicht in Journal of Physiology (2024)
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  11. 11

    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. “… Prognose …”
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  12. 12

    Can ground reaction force variables preidentify the probability of a musculoskeletal injury in collegiate distance runners? (Können Variablen der Bodenreaktionskraft die Wahrscheinlichkeit einer Muskel-Skelett-Verletzung bei Langstreckenläufern im College vorhersagen?)

    Stewart, H. E., Alcantara, R. S., Farina, K. A., Hahn, M. E., Grabowski, A. M., Kram, R., Wilcox, R. R., McNitt-Gray, J. L.
    Veröffentlicht in Journal of Applied Biomechanics (2025)
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  13. 13

    Accuracy of smartwatches in predicting distance running performance (Genauigkeit von Smartwatches bei der Vorhersage der Leistung beim Langstreckenlauf)

    Dai, J., Chen, G., Gu, Z., Qi, Y., Xu, K.
    Veröffentlicht in Frontiers in Sports and Active Living (2025)
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  14. 14

    Longitudinal performance trajectories of young female sprint runners: a new tool to predict performance progression (Langfristige Leistungsverläufe junger Sprintläuferinnen: ein neues Instrument zur Vorhersage der Leistungsentwicklung)

    Romann, M., Javet, M., Hernandez, J., Heyer, L., Trösch, S., Cobley, S., Born, D.,P.
    Veröffentlicht in Frontiers in Sports and Active Living (2024)
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  15. 15

    Prediction of vertical ground reaction forces under different running speeds: integration of wearable IMU with CNN-xLSTM (Vorhersage der vertikalen Bodenreaktionskräfte bei unterschiedlichen Laufgeschwindigkeiten: Integration einer tragbaren IMU mit CNN-xLSTM )

    Chen, T., Xu, D., Zhou, Z., Zhou, H., Shao, S., Gu, Y.
    Veröffentlicht in Sensors (2025)
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  16. 16

    Predicting the potential of middle- and long-distance track runners by evaluating the performance improvement rate (Prognose des Potenzials von Mittel- und Langstreckenläufern durch Auswertung der Leistungssteigerungsrate)

    Lerebourg, L., Guignard, B., L´Hermette, M., Coquart, J. B. “… Prognose …”
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  17. 17

    Win your race goal: A generalized approach to prediction of running performance (Gewinnen Sie Ihr Rennziel: Ein verallgemeinerter Ansatz zur Vorhersage der Laufleistung)

    Dash, S.,
    Veröffentlicht in Sports Medicine International Open (2024)
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  18. 18

    Assigning goal-probability value to high intensity runs in football (Zuweisung des Wertes der Torwahrscheinlichkeit für hochintensive Läufe im Fußball)

    Gregory, S., Robertson, S., Aughey, R., Spencer, B., Alexander, J.
    Veröffentlicht in PLOS ONE (2024)
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  19. 19

    Valid and accurate simple equation to predict 3,000-m steeplechase performance (Gültige und genaue einfache Gleichung zur Vorhersage der Leistung im 3.000-m-Hindernislauf)

    Barbry, A., Lerebourg, L., Racil, G., Jlid, M. C., Coquart, J.
    Veröffentlicht in Frontiers in Sports and Active Living (2024)
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  20. 20

    Analysis of the 72-h ultramarathon using a predictive XG Boost model (Analyse des 72-Stunden-Ultramarathons mithilfe eines prädiktiven XG-Boost-Modells)

    Knechtle, B., Villiger, E., Weiss, K., Valero, D., Gajda, R., Scheer, V., Barbosa de Lira, C. A., Braschler, L., Nikolaidis, P. T., Vancini, R. L., Cuk, I., Rosemann, T., Thuany, M.
    Veröffentlicht in Sport Sciences for Health (2024)
    “… Prognose …”
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