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  1. 1

    Developmental performance trajectories of talented tennis players during adolescence: A prospective longitudinal approach (Entwicklungsverläufe talentierter Tennisspieler im Jugendalter: Ein prospektiver Längsschnittansatz)

    Rikken, K. T. H., Huijgen, B. C. H., Hoekstra, A. E., Brouwer, M., Den Hartigh, R. J. R.
    Veröffentlicht in Journal of Sports Sciences (2026)
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  2. 2

    Performance prediction and athlete categorization using the anaerobic power reserve framework in rowing (Leistungsprognose und Einstufung von Athleten anhand des Modells der anaeroben Leistungsreserve im Rudersport)

    Rappelt, L., Donath, L., Wiedemann, T., Micke, F., Mühlenhoff, S., Held, S.
    Veröffentlicht in Medicine & Science in Sports & Exercise (2026)
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  3. 3

    Rowing at the 2028 Los Angeles Olympic Games: 1500-m versus 2000-m performance and the predictive accuracy of a critical speed model (Rudern bei den Olympischen Spielen 2028 in Los Angeles: Leistung über 1500 m im Vergleich zu 2000 m und die Vorhersagegenauigkeit eines Critical-Speed-Modells)

    Astridge, D. J., Peeling, P., Goods, P. S. R., Girard, O., Binnie, M. J.
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  4. 4

    Agreement between lab- and field-derived sprint power reserve in U23 elite cyclists (Übereinstimmung zwischen labor- und feldbasiert bestimmten Sprint-Leistungsreserven bei U23-Elite-Radfahrern)

    Leo, P., Mujika, I.
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  5. 5

    Engagement and burnout as predictors of dual career outcomes in Finnish student-athletes: a longitudinal study (Motivation und Burnout als Prädiktoren für den beruflichen Werdegang von finnischen Hochschulsportlern: eine Längsschnittstudie)

    Saarinen, M., Phipps, D. J., Kuokkanen, J., Bentzen, M., Romar, J. E., Gustafsson, H.
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  6. 6

    Performance inflation in junior tennis: Longitudinal analysis and Bayesian forecasting of ranking thresholds, efficiency, and access equity (Leistungsinflation im Juniorentennis: Längsschnittanalyse und bayesianische Prognose von Ranglistenschwellenwerten, Effizienz und Zugangschancen)

    Bozdech, M.
    Veröffentlicht in PLOS ONE (2026)
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  7. 7

    A field-based predictive model for evidence-based classification in male footballers with cerebral palsy (Ein praxisorientiertes Vorhersagemodell für die evidenzbasierte Einstufung männlicher Fußballspieler mit Zerebralparese)

    Reina, R., Quesada Rico, J. A., Sarabia, J. M., Roldan, A., Castillo, D., Iturricastillo, A., Henríquez, M., Cornejo, M. I., Yanci, J.
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  8. 8

    Alpine skis categorization and on-snow performance prediction form mechanical measurments (Klassifizierung von Alpinskiern und Prognose der Leistung auf Schnee anhand mechanischer Messungen)

    Desbiens, A. L., Audet, J., Benghanem, A.
    Kongressband, Tagungsbericht
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  9. 9

    An ensemble of long short-term memory models to automatically detect end-range movement patterns in men's professional hard court grand slam tennis (Ein Ensemble aus Long Short-Term Memory Modellen zur automatischen Erkennung von Bewegungsmustern in Endbereichen im professionellen Herren-Grand-Slam-Tennis auf Hartplatz)

    Armstrong, C., Peeling, P., Murphy, A., Denman, S., Reid, M.
    Veröffentlicht in European Journal of Sport Science (2026)
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  10. 10

    Predicting injury risk in NCAA Division I athletes using biomechanical and body composition screening data (Prognose des Verletzungsrisikos bei Sportlern der NCAA Division I anhand biomechanischer Daten und Daten aus der Körperzusammensetzungsanalyse)

    Strogalev, N., Bernhardt, V., Oldham, M. D., Kramarenko, V., Jones, B., Banks, B., Sabo, D. T., Alonso, D., Nate, J., Pegueros, K., Bakcha, O., Ochoa, S. T.
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  11. 11

    Comparison of different pose estimation models for lower-body kinematics: A validation study (Vergleich verschiedener Modelle zur Schätzung der Körperhaltung für die Kinematik der unteren Extremitäten: Eine Validierungsstudie)

    Fukushima, T., Blauberger, P., Guedes Russomanno, T., Lames, M.
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  12. 12

    Investigating the coach's eye when evaluating and selecting 3 × 3 basketball players (Analyse des "Coach`s Eye" bei der Bewertung und Auswahl von 3×3-Basketballspielern)

    Cermak, N., Koopmann, T., Siebert, L., Schorer, J., Zentgraf, K.
    Veröffentlicht in Frontiers in Psychology (2026)
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  13. 13

    A theoretic predictive model to simulate the interference effects of acute aerobic exercise on rate of force development in weightlifters (Ein theoretisches Vorhersagemodell zur Simulation der Auswirkungen von akutem Ausdauertraining auf die Kraftentwicklungsrate bei Gewichthebern)

    Pistilli, E. E., Mizener, A. D., Clayton, S. A.
    Veröffentlicht in Frontiers in Physiology (2026)
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  14. 14

    A multimodal deep learning-based model for posture asymmetry recognition and sports injury risk prediction in adolescent table tennis athletes (Ein multimodales, auf Deep Learning basierendes Modell zur Erkennung von Haltungsasymmetrien und zur Vorhersage des Risikos von Sportverletzungen bei jugendlichen Tischtennisspielern)

    Wang, D., Guo, Y.
    Veröffentlicht in Frontiers in Physiology (2026)
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  15. 15

    Predicting and understanding shooting performance in professional biathlon: a Bayesian approach (Vorhersage und Analyse der Schießleistung im professionellen Biathlon: ein Bayes`scher Ansatz)

    Leonelli, M.
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  16. 16

    A machine learning-based model for comprehensive assessment and classification of cross-country skiing athletes (Ein auf maschinellem Lernen basierendes Modell zur umfassenden Bewertung und Einstufung von Skilangläufern)

    Chen, Q., Liu, Z., He, D., Tang, Y., Gao, Y.
    Veröffentlicht in Research Quarterly for Exercise and Sport (2026)
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  17. 17

    Prediction of subjective fatigue in professional soccer players: a data-driven method to optimize training approach to the match (Vorhersage der subjektiven Ermüdung bei Profifußballern: Ein datengestützter Ansatz zur Optimierung der Trainingsvorbereitung auf das Spiel)

    Simonelli, C., Trecroci, A., Formenti, D., Rossi, A.
    Veröffentlicht in Research Quarterly for Exercise and Sport (2026)
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  18. 18

    Predictors of goal difference and match outcome in Polish handball PGNiG Superleague in the season before, during and after the COVID-19 pandemic - regression analysis (Prädiktoren für die Tordifferenz und den Spielausgang in der polnischen Handball-PGNiG-Superliga in der Saison vor, während und nach der COVID-19-Pandemie - Regressionsanalyse)

    Krawczyk, P., Gajewski, J., Labinski, J., Szczerba, M., Smolinski, M., Bodasinski, S., Sienko, M.
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  19. 19

    Pushing your luck: on chance, serendipity, and athlete development (Das Glück herausfordern: Über Zufall, glückliche Fügungen und die Entwicklung von Sportlern)

    Baker, J., Johnston, K.
    Veröffentlicht in Sports Medicine - Open (2025)
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  20. 20

    Weltklasseleistung durch Vielfalt (World-class performance through diversity)

    Petzoldt, T.
    Veröffentlicht 2026
    factsheet
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