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Rede computacional e modelagem complexa para análise do desempenho de atletas velocistas em testes de campo

Processo: 18/11996-3
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Publicações científicas - Artigo
Vigência: 01 de agosto de 2018 - 31 de janeiro de 2019
Área do conhecimento:Ciências da Saúde - Educação Física
Pesquisador responsável:Fúlvia de Barros Manchado Gobatto
Beneficiário:Fúlvia de Barros Manchado Gobatto
Instituição-sede: Faculdade de Ciências Aplicadas (FCA). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Limeira , SP, Brasil
Assunto(s):Redes complexas 

Resumo

Atualmente, esportes e exercícios são populares tanto para amadores quanto para atletas. No entanto, continuamos a buscar maneiras mais adequadas para analisar os melhores desempenhos dos atletas e desenvolver ferramentas específicas que possam ajudar os cientistas e as pessoas em geral, a analisar as conquistas atléticas. Estatísticas padrão e pesquisas de causa e efeito, quando aplicadas isoladamente, geralmente não respondem à maioria das questões científicas. O corpo humano é um sistema complexo que troca dados durante as atividades, como foi mostrado no campo emergente da fisiologia de rede. No entanto, a literatura carece de estudos sobre desempenho esportivo, corrida, exercício e, mais especificamente, atletas velocistas analisados matematicamente por meio de modelagem complexa de redes. Aqui, propomos modelos complexos para analisar conjuntamente, testes distintos realizados em pistas de atletismo e variáveis de atletas velocistas. Por meio de proposições complexas, incorporamos modelagem matemática e computacional para analisar as interações antropométricas, biomecânicas e fisiológicas nas condições de exercício de corrida. Os testes físicos associados à rede complexa e aos resultados matemáticos possibilitam identificar quais respostas podem ser críticas durante a execução de esforços e desempenho. As bases fisiológicas, variáveis aeróbias e biomecânicas juntas podem desempenhar um papel crucial no desempenho. Treinadores e corredores podem se concentrar em melhorar os resultados específicos que juntos ajudam em direção aos objetivos dos indivíduos. Além disso, nosso tipo de análise complexa pode inspirar outros estudos e análises de diferentes cenários esportivos. (AU)

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
PEREIRA, VANESSA H.; GOBATTO, CLAUDIO A.; LEWIS, THEODORE G.; RIBEIRO, LUIZ F. P.; BECK, WLADIMIR R.; DOS REIS, IVAN G. M.; SOUSA, FILIPE A. B.; MANCHADO-GOBATTO, FULVIA B. Computational and Complex Network Modeling for Analysis of Sprinter Athletes' Performance in Track Field Tests. FRONTIERS IN PHYSIOLOGY, v. 9, JUL 6 2018. Citações Web of Science: 0.

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