Suchergebnisse - Phatak, A.

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  1. 1

    Using multiple machine learning algorithms to classify distinguishing characteristics between elite defenders and their sub-elite counterparts in professional men`s football (Einsatz mehrerer Algorithmen des maschinellen Lernens zur Klassifizierung von Unterscheidungsmerkmalen zwischen Elite-Verteidigern und ihren Sub-Elite-Gegenspielern im professionellen Männerfußball)

    Phatak, A., Schlenger, J., Jamil, M., Mehta, S., Biermann, H., Memmert, D.
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  2. 2

    Picking the length: investigating how bowling length influences batter decision-making in international men`s 50-over cricket (Die Wahl der Länge: Untersuchung des Einflusses der Bowlinglänge auf die Entscheidungsfindung der Schlagmänner im internationalen 50-over-Cricket der Männer)

    Mehta, S., Phatak, A., van der Kamp, J., Jamil, M., Savelsbergh, G., Memmert, D.
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  3. 3

    Towards expected counter - using comprehensible features to predict counterattacks (Auf dem Weg zum erwarteten Gegenschlag - Verwendung verständlicher Merkmale zur Vorhersage von Gegenangriffen)

    Biermann, H., Wieland, F. G., Timmer, J., Memmert, D., Phatak, A.
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  4. 4

    Identifying which factors impact bowling and batting performances during the "death" phase of an innings in international men`s 50-over cricket (Ermittlung der Faktoren, die sich auf die Bowling- und Batting-Leistungen während der "Death"-Phase eines Innings im internationalen 50-over-Cricket der Männer auswirken)

    Jamil, M., Kerruish, S., Mehta, S., Phatak, A., Memmert, D., McRobert, A.
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  5. 5

    Investigating the impact age has on within-over and death bowling performances in international level 50-over cricket (Untersuchung des Einflusses des Alters auf die Leistung beim Bowling innerhalb eines Durchgangs und beim Death Bowling im internationalen 50-Over-Cricket)

    Jamil, M., Harkness, A., Mehta, S., Phatak, A., Memmert, D., Beato, M.
    Veröffentlicht in Research in Sports Medicine (2023)
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  6. 6

    Normalsierung von KPIs basierend auf Ballbesitz

    Phatak, A.
    Veröffentlicht in Spielanalyse im Sportspiel (2022)
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  7. 7

    The dirty league: English Premier League provides higher incentives for fouling as compared to other European soccer leagues (Die schmutzige Liga: Die englische Premier League bietet im Vergleich zu anderen europäischen Fußballligen höhere Anreize für Fouls)

    Phatak, A. A., Rein, R., Memmert, D.
    Veröffentlicht in Journal of Human Kinetics (2021)
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  8. 8

    Using multiple machine learning algorithms to classify elite and sub-elite goalkeepers in professional men`s football (Einsatz von Mehrfach-Algorhythmen des maschinellen Lernens zur Klassifizierung von Torhütern des Hochleistungs- und Anschlussbereichs im Profifußball der Männer)

    Jamil, M., Phatak, A., Mehta, S., Beato, M., Memmert, D., Connor, M.
    Veröffentlicht in Scientific Reports (2021)
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  9. 9

    FOUL PLAY: Exploring fouling behavior as an indicator of success in European Elite Football Leagues (FOUL PLAY: Untersuchung des Foulverhaltens als Indikator für den Erfolg in europäischen Elite-Fußballligen)

    Phatak, A., Rein, R., Memmert, D.
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  10. 10

    Better with each throw - a study on calibration and warm-up decrement of real-time consecutive basketball free throws in elite NBA athletes (Mit jedem Wurf besser - eine Studie zur Kalibrierung und anfänglich verminderten Erfolgsrate bei konsekutiven Basketball-Freiwürfen von NBA-Spitzensportlern in Echtzeit)

    Phatak, A., Mujumdar, U., Rein, R., Wunderlich, F., Garnica, M., Memmert, D.
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  11. 11

    Keep your head up - Correlation between visual exploration frequency, passing percentage and turnover rate in elite football midfielders (Den Überblick behalten - Zusammenhang zwischen visueller Erkundungsfrequenz, Passspiel-Prozentsatz und Turnover-Rate bei Fußball-Mittelfeldspielern des Spitzenbereichs)

    Phatak, A., Gruber, M.
    Veröffentlicht in Sports (2019)
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