Interpretação de padrões sabermétricos para definir cada tática do lançador de beisebol contemporâneo.
Barra lateral de artigos
Conteúdo do artigo principal
Resumo
Introdução: Os modelos preditivos no beisebol apresentam limitações metodológicas e contextuais que dificultam a transição para uma prescrição tática antecipatória no arremesso. Persistem carências na interpretabilidade dos dados, exclusão de informações contextuais e falta de marcos unificados que integrem predição, desempenho e valoração tática
Objetivo: Avaliar a implementação de uma metodologia para a interpretação de padrões sabermétricos nas decisões táticas do arremessador da equipe de Santiago de Cuba.
Metodologia: Estudo pré-experimental com abordagem quantitativa e alcance explicativo de corte transversal. A amostra não probabilística incluiu 11 arremessadores da categoria social da equipe Santiago de Cuba, participantes da 64ª Série Nacional. Empregou-se observação científica sistemática com ficha de registro, questionário padronizado e análise documental. Os dados foram processados mediante técnicas descritivas, correlacionais e de confiabilidade inter-observadores.
Resultados: As decisões baseadas em critérios objetivos aumentaram de 27,3% para 82,0% (+54,7 pontos). A precisão tática melhorou de 60,0% para 85,0%. A consistência em padrões individuais incrementou-se de 45,5% para 90,9% e a confiabilidade inter-observadores alcançou um Kappa de Cohen de 0,91. Identificaram-se quatro perfis de arremessadores segundo efetividade tática e consistência situacional.
Conclusões: A metodologia permitiu a transição de critérios empíricos para fundamentos objetivos nas decisões táticas, evidenciando melhora na correspondência entre a ação executada e a situação competitiva
Detalhes do artigo
Secção
Este trabalho encontra-se publicado com a Licença Internacional Creative Commons Atribuição-NãoComercial-CompartilhaIgual 4.0.
Como parte do processo de submissão, os autores são obrigados a indicar que sua submissão atende a todos os elementos listados abaixo e estar cientes de que as submissões que não atenderem a essas diretrizes poderão ser devolvidas ao autor.
Declaração de autoria e originalidade
O autor que envia a submissão para Ciência e Esportes, certifica:
- Que cada uma das pessoas elencadas como autor tenha contribuído diretamente para o conteúdo intelectual do trabalho, aprove o conteúdo do manuscrito submetido ao processo editorial e dê consentimento para que seu nome apareça em sua autoria.
- Que a petição não tenha sido publicada anteriormente, não esteja em análise em outro periódico, nem apareça em outro trabalho aceito para publicação por outra editora.
- Que caso o conteúdo tenha sido apresentado em comunicação ou congresso, a atual petição represente uma modificação substancial da mesma e o texto em que se baseia tenha sido devidamente citado. Uma explicação desta circunstância é fornecida ao editor no local apropriado do formulário de submissão (caixa "Comentários ao editor").
- Que cada uma das pessoas listadas como autor concorda em não submeter este trabalho para apreciação de outra publicação enquanto estiver em processo editorial na Science and Sports.
- Que a contribuição daquelas pessoas que, não sendo signatários do mesmo nem responsáveis pela versão final, contribuíram substancialmente para o desenvolvimento do trabalho e concederam sua permissão para tal foi reconhecida em nota do artigo, como forma de gratidão.
- Que os dados e publicações nos quais se baseia a informação contida na obra, ou que tenham tido uma influência relevante sobre a mesma, foram citados no texto e na lista de referências bibliográficas, assumindo a responsabilidade, em termos de direitos. a qualquer litígio ou reclamação relacionada com direitos de propriedade intelectual, exonerando Ciencia y Deporte de responsabilidade.
Da mesma forma, o autor que submete o trabalho deverá confirmar o cumprimento dos seguintes pontos:
- O texto atende aos requisitos bibliográficos e de estilo indicados.
- Se o texto foi atribuído a uma seção da revista sujeita à revisão por pares ( ver política da seção ).
- O arquivo enviado está no formato DOC ou DOCX.
- Sempre que possível, endereços web e DOI foram adicionados às referências.
Aviso de direitos autorais
Os autores que publicam na Science and Sports concordam com os seguintes termos:
- Os autores mantêm os direitos autorais, garantindo à Ciencia y Deporte o direito à primeira publicação da obra que enviam à revista para que seja submetida ao processo editorial.
- Os autores estão cientes de que seu trabalho é publicado sob uma licença CreativeCommons (CC) 4.0. (CC BY-NC-SA 4.0) Atribuição-NãoComercial-Compartilhamento pela mesma Licença 4.0 Internacional. que permite que outros o compartilhem com reconhecimento da autoria do trabalho e sua publicação inicial nesta revista.
- Os autores de Ciência e Desporto têm o direito de explorar a obra que tenha sido publicada nesta revista, autorizando o seu Editor a exercer gratuitamente a reprodução, distribuição e comunicação pública para fins não comerciais.
- Os autores sabem que seus trabalhos serão armazenados em servidores e reproduzidos em formato digital para incorporação em repositórios institucionais e bases de dados que facilitarão o acesso gratuito ao texto completo do trabalho.
- Os autores poderão distribuir a versão do trabalho publicada em Ciência y Deporte imediatamente após o lançamento de cada número (por exemplo, colocá-lo em um repositório institucional ou publicá-lo em livro), com reconhecimento expresso de sua publicação inicial em Ciência e Esporte.
Como Citar
Referências
González Pieras, J., Cabrera Acosta, R. E., Ortíz Fernández, Y., & Ortega Liens, Ángel G. (2025). Didáctica y números: los pilares sabermétricos en la formación de lanzadores de béisbol. Revista científica Especializada En Ciencias De La Cultura Física Y Del Deporte, 22. https://deporvida.uho.edu.cu/index.php/deporvida/article/view/1131
Kontulainen, S. (2025). Baseball analytics and decision-making. https://aaltodoc.aalto.fi/items/4b9cea99-ff08-4f4f-9f77-91a5f7bec135
McIntosh, J. (2025). Analyzing the Evolution of Major League Baseball Hitting Strategies (1950–2010): A Machine Learning and Interactive Dashboard Approach. Theses & ETDs. 6696. https://digitalcommons.ncf.edu/theses_etds/6696
Moore, R. C., Gurchiek, R. D., & Avedesian, J. M. (2025). A context-enhanced deep learning approach to predict baseball pitch location from ball tracking release metrics. Sports Engineering 28 (16). https://doi.org/10.1007/s12283-025-00497-5
Rodríguez-Puga, R. (2025). Actualización de la Declaración de Helsinki, avances en ética y protección de la investigación médica. Revista Cubana de Medicina Militar, 54(1). https://revmedmilitar.sld.cu/index.php/mil/article/view/76247
Tabaracci, B., Sudhir, S., Gauthier, M., & Hannigan, L. (2025). Preseason Workload in Collegiate Baseball Pitchers. International Journal of Sports Physical Therapy, 20(2), 221. https://doi.org/10.26603/001c.128051
Tahara, Y., Matsuoka, H., Hato, K., & Nishijima, T. (2025). Development of strategic pitching skill items in professional baseball games. Journal of Physical Education and Sport, 25(8), 1742-1751. http://www.efsupit.ro/images/stories/august2025/Art%20194.pdf
Takamido, R., Suzuki, C., & Nakamoto, H. (2025). A data-driven analysis of spatiotemporal cues and experience accumulation effects for pitch type prediction. bioRxiv, 2025-10. https://doi.org/10.1101/2025.10.29.685437
Yang, C., Jin, P. & Chen, Y. (2025). Leveraging graph neural networks and gate recurrent units for accurate and transparent prediction of baseball pitching speed. Scientific Reports 15, 7745 https://doi.org/10.1038/s41598-025-88284-x
Zhao, W., Akella, V. S., Yang, S., & Luo, X. (2025). Machine Learning in Baseball Analytics: Sabermetrics and Beyond. Information, 16(5), 361. https://doi.org/10.3390/info16050361