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  1. 1

    Concurrent validity and reliability of the My Jump Lab smartphone application for break point angle assessment in the Nordic hamstring exercise (Konkurrente Validität und Reliabilität der My Jump Lab Smartphone-Applikation zur Bestimmung des Break-Point-Winkels bei der Nordic Hamstring Übung)

    Dias, A., Gomes, A., Nogueira, D., Correia, L., Trindade, R.
    Veröffentlicht in International Journal of Strength and Conditioning (2025)
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  2. 2

    TAR-YOLO: A novel deep learning model and dataset for tennis action recognition (TAR-YOLO: Ein neuartiges Deep-Learning-Modell und Datensatz zur Erkennung von Tennisaktionen)

    Chen, B., Du, L., Fang, W., Cen, Y., Mou, C., Peng, J., Jin, L., Peng, X.
    Veröffentlicht in Scandinavian Journal of Medicine & Science in Sports (2025)
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  3. 3

    Self-perceived middle-distance race pace is faster in advanced footwear technology spikes (Die selbst wahrgenommene Mittelstrecken-Wettkampfgeschwindigkeit ist höher bei Spikes mit fortschrittlicher Schuhtechnologie)

    Bertschy, M., Rodrigo-Carranza, V., Wilkie, E. W. C., Healey, L. A., Noble, J., Albert, W. J., Hoogkamer, W.
    Veröffentlicht in Journal of Sport and Health Science (2025)
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  4. 4

    NeuroSwift: computer vision-based system to assess the cognitive-motor speed of soccer players—preliminary findings (NeuroSwift: Computer-vision-basiertes System zur Bewertung der kognitiv-motorischen Geschwindigkeit von Fußballspielern - vorläufige Ergebnisse)

    Moya-Vergara, F., Barrera-Gutiérrez, I., Arriaza-Marholz, P., Piñones-Zuleta, E., Valverde-Esteve, T., García-Manso, J., Arriaza-Ardiles, E., Zúñiga-Barraza, M.
    Veröffentlicht in Frontiers in Sports and Active Living (2025)
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  5. 5

    Playerload™ and accelerometer-based metrics: scientific evaluation and implications for athlete monitoring (PlayerLoad™ und beschleunigungsmesserbasierte Metriken: wissenschaftliche Bewertung und Implikationen für die Überwachung von Sportlern)

    Staunton, C. A., Edholm, P., Ide, B. N., Ditroilo, M., Wundersitz, D.
    Veröffentlicht in Frontiers in Sports and Active Living (2025)
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  6. 6

    Validity and reliability of a novel AI-based system in athletic performance assessment: the case of DeepSport (Validität und Zuverlässigkeit eines neuartigen KI-basierten Systems zur Bewertung sportlicher Leistungen: der Fall DeepSport)

    Aydemir, B., Aydogan, M. T., Boz, E., Kul, M., Kirkbir, F., Özkara, A. B.
    Veröffentlicht in Sensors (2025)
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  7. 7

    Reliability and criterion validity of the concept 2 SkiErg™ to assess 1,000-m on-snow, time trial performance—a case study (Reliabilität und Kriteriumsvalidität des Konzepts 2 SkiErg™ zur Bewertung der Leistung bei einem 1.000-Meter-Zeitfahren auf Schnee - eine Fallstudie)

    O`Brien, B. J., Worn, R., Clark, B., Spencer, M.
    Veröffentlicht in Frontiers in Sports and Active Living (2025)
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  8. 8

    Machine learning techniques for estimating the individual three-dimensional ground reaction forces during rugby scrummaging (Maschinelle Lernverfahren zur Schätzung der individuellen dreidimensionalen Bodenreaktionskräfte während des Rugby-Scrums)

    Pomarat, Z., Passieux, J.-C., Dufour, J.-E., Watier, B.
    Veröffentlicht in Journal of Biomechanics (2025)
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  9. 9

    The analysis method results in differences in the evaluation of drop jump kinetics: Proof of concept at three dropping heights (Die Analysemethode führt zu Unterschieden bei der Bewertung der Kinetik von Drop Jumps: Proof of Concept bei drei Fallhöhen)

    Chalitsios, C., Panoutsakopoulos, V., Kollias, I. A.
    Veröffentlicht in ISBS Proceedings Archive: Vol. 43: Iss. 1 (2025)
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  10. 10

    A mini-review of mathematical methods in sprint performance (Ein Mini-Review mathematischer Methoden in der Sprintleistungsanalyse)

    Fan, Y.
    Veröffentlicht in Frontiers in Sports and Active Living (2025)
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  11. 11

    Azure Kinect for joint range of motion analysis: A validity and reliability evaluation in elite female weightlifters (Azure Kinect für die Analyse des Bewegungsumfangs von Gelenken: Eine Bewertung der Validität und Reliabilität bei weiblichen Spitzengewichthebern)

    Örücü, S., Erdagi, K., Isik, B., Özbay, E., Osmanoglu, U. Ö.
    Veröffentlicht in PLOS ONE (2025)
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  12. 12

    Accuracy of three field-based devices for measuring counter movement jump performance in elite female volleyball players (Genauigkeit von drei Messgeräten zur Messung der Counter Movement Jump bei Elite-Volleyballspielerinnen)

    Wright, W. C., Fedewa, M. V., Aguiar, E. J., Winchester, L. J., Schumacker, R. E., Esco, M. R.
    Veröffentlicht in The Journal of Strength and Conditioning Research (2026)
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  13. 13

    Physical and biomechanical relationships with countermovement jump performance in team sports: Implications for athletic development and injury risk (Physikalische und biomechanische Zusammenhänge mit der Countermovement-Jump-Leistung in Mannschaftssportarten: Auswirkungen auf die sportliche Entwicklung und das Verletzungsrisiko)

    Bygate-Smith, M. K., Beaven, C. M., Drury, M.
    Veröffentlicht in Sports (2025)
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  14. 14

    Footstrike evaluation in male runners: a comparison of lateral and medial video views against traditional motion capture (Bewertung des Fußaufsatzes bei männlichen Läufern: Ein Vergleich seitlicher und medialer Videoansichten mit traditionellem Motion-Capturing)

    Mo, S., Chu, A. S. Y., Shao, S., Chen, Y., Hebert-Losier, K., Li, L., Cheung, R. T. H.
    Veröffentlicht in Journal of Biomechanics (2025)
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  15. 15

    Validation of step time and asymmetry detection algorithm in high-intensity running with Movesense IMU (Validierung eines Algorithmus zur Erkennung von Schrittdauer und Asymmetrien beim hochintensiven Laufen mit Movesense-IMU)

    Martín Gómez, R., Kamstra, H., Allevard, E., Pollet-Villard, L., Cotter, J., Lamb, P.
    Veröffentlicht in Journal of Biomechanics (2025)
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  16. 16

    Assessing the practicality of using freely available AI-based GPT tools for coach learning and athlete development (Bewertung der Praktikabilität des Einsatzes frei verfügbarer KI-basierter GPT-Tools für das Lernen von Trainern und die Entwicklung von Athleten)

    O'Brien, K. A., Prentice, S.
    Veröffentlicht in Frontiers in Sports and Active Living (2025)
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  17. 17

    Will artificial intelligence solve the riddle of athlete development? A critical review of how AI is being used for athlete identification, selection, and development (Wird künstliche Intelligenz das Rätsel der Athletenentwicklung lösen? Ein kritischer Überblick über den Einsatz von KI bei der Identifizierung, Auswahl und Entwicklung von Athleten)

    Baker, J., Cattle, A., McAuley, A., Kelly, A., Johnston, K.
    Veröffentlicht in Psychology of Sport and Exercise (2025)
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  18. 18

    Prediction of perceived exertion ratings in national level soccer players using wearable sensor data and machine learning techniques (Prognose der subjektiven Belastungswahrnehmung bei Fußballspielern auf Nationalniveau mithilfe von Sensordaten und Machine-Learning-Techniken)

    Leppich, R., Kunz, P., Bauer, A., Kounev, S., Sperlich, B., Düking, P.
    Veröffentlicht in Journal of Sports Science & Medicine (2024)
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  19. 19

    How to assess leader capabilities: Applying AI algorithms to evaluate NBA head coaches (Wie man die Fähigkeiten von Führungskräften bewertet: Anwendung von KI-Algorithmen zur Bewertung von NBA-Cheftrainern)

    Kim, P., Lee, S.
    Veröffentlicht in Journal of Sports Analytics (2025)
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  20. 20

    Editorial for sports performance section of Journal of Sports Sciences: moving match analysis forward - guidelines and perspectives (Editorial für den Bereich sportliche Leistung des Journal of Sports Sciences: Matchanalyse voranbringen - Leitlinien und Perspektiven)

    Memmert, D.
    Veröffentlicht in Journal of Sports Sciences (2025)
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  • International Journal of Sport & Health Science 2 Treffer 2
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