Rasse

@misc{coon1962the1,
    author = "Coon, C. S",
    title = "The Origin of Races",
    year = "1962",
    howpublished = "New York, Knopf, 724 p",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Coon, C. S., 1962, The Origin of Races: New York, Knopf, 724 p.}"
}

@misc{mackay1984the2,
    author = "Mackay, J",
    title = "The origin of races",
    year = "1984",
    howpublished = "Ex Nihilo, v. 6, no. 4, p. 6-12",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Mackay, J., 1984, The origin of races: Ex Nihilo, v. 6, no. 4, p. 6-12.}"
}

HINTERGRUND Der IRONMAN® (IM)-Triathlon ist ein beliebtes Mehrsportereignis, bei dem Altersgruppenathleten oft bestreben, sich für den IM-Weltmeisterschaftslauf in Hawaii zu qualifizieren. Ziel der vorliegenden Studie war es, die Standorte der schnellsten IM-Rennstrecken für Altersgruppen-IM-Triathleten zu untersuchen. Dieses Wissen wird IM-Altersgruppen-Triathleten helfen, die beste Rennstrecke unter Berücksichtigung ihrer Stärken und Schwächen zu finden, um sich zu qualifizieren. ZIEL Die schnellste IM-Rennstrecke für Altersgruppen-IM-Triathleten unter Verwendung deskriptiver und prädiktiver statistischer Methoden zu bestimmen. METHODEN Wir haben 677.702 Abschlussaufzeichnungen von Altersgruppen-IM-Finishern aus 228 Ländern gesammelt und analysiert, die an 444 IM-Wettbewerben teilgenommen haben, die zwischen 2002 und 2022 an 66 Veranstaltungsorten stattfanden. Die Standorte wurden nach durchschnittlicher Renngeschwindigkeit (Leistung) und die Länder nach Anzahl der Aufzeichnungen in der Stichprobe (Teilnahme) sortiert. Ein prädiktives Modell wurde mit der Rennabschlusszeit als vorhergesagter Variable und dem Geschlecht des Triathleten, der Altersgruppe, dem Herkunftsland, dem Veranstaltungsort, den durchschnittlichen Luft- und Wassertemperaturen an jedem Standort als Prädiktoren erstellt. Das Modell wurde mit 75 % der verfügbaren Daten trainiert und gegen die verbleibenden 25 % validiert. Verschiedene Modell-Interpretierbarkeitstools wurden verwendet, um zu untersuchen, wie jeder Prädiktor zur prädiktiven Kraft des Modells beitrug, woraus wir ableiten wollten, ob ein oder mehrere Prädiktoren wichtiger waren als die anderen. ERGEBNISSE Die Rangliste der durchschnittlichen Renngeschwindigkeit zeigte IM Vitoria-Gasteiz (nur 1 Rennen), IM Kopenhagen (8 Rennen), IM Hawaii (18 Rennen), IM Tallinn (4 Rennen) und IM Regensburg (2 Rennen) in den ersten fünf Positionen. Die Analyse des XG Boost Regressor-Modells deutete darauf hin, dass die IM-Hawaii-Strecke die schnellste Rennstrecke war und männliche Athleten im Alter von 35 Jahren und jünger die schnellsten waren. Die meisten Finisher nahmen an IM-Triathlons in den USA teil, wie IM Wisconsin, IM Florida, IM Lake Placid, IM Arizona und IM Hawaii, wo die IM-Weltmeisterschaft stattfand. Die schnellsten Durchschnittszeiten wurden jedoch bei IM Vitoria-Gasteiz, IM Kopenhagen, IM Hawaii, IM Tallinn, IM Regensburg, IM Brasilien Florianopolis, IM Barcelona oder IM Österreich mit der absolut schnellsten Rennzeit bei IM Hawaii erzielt. Die meisten erfolgreichen IM-Finisher stammten aus den USA, gefolgt von Athleten aus dem Vereinigten Königreich, Kanada, Australien, Deutschland und Frankreich. Die besten durchschnittlichen IM-Rennzeiten wurden von Athleten aus Österreich, Deutschland, Belgien, der Schweiz, Finnland und Dänemark erzielt. Hinsichtlich der Umweltbedingungen wurden die besten IM-Rennzeiten bei einer Lufttemperatur von ∼27°C und einer Wassertemperatur von ∼24°C erzielt. SCHLUSSFOLGERUNGEN IM-Altersgruppenathleten, die beabsichtigen, sich für die IM-Weltmeisterschaft in IM Hawaii zu qualifizieren, werden ermutigt, an IM Österreich, IM Kopenhagen, IM Brasilien Florianopolis und/oder IM Barcelona teilzunehmen, um eine schnelle Rennzeit zu erzielen, um sich für die IM-Weltmeisterschaft in IM Hawaii zu qualifizieren, wo die besten Rennzeiten erzielt wurden. Wahrscheinlich bieten diese Rennen die besten Umgebungstemperaturen für eine schnelle Rennzeit.

@article{knechtle2024the,
    author = "Knechtle, Beat und Valero, David und Villiger, Elias und Thuany, Mabliny und Nikolaidis, Pantelis T und Cuk, Ivan und Andrade, Marilia Santos und Forte, Pedro und Braschler, Lorin und Rosemann, Thomas und Weiss, Katja",
    title = "Der Einfluss von Herkunft und Rassestandort auf die Leistung bei IRONMAN® Altersgruppen-Triathleten",
    year = "2024",
    publisher = "Public Library of Science (PLoS)",
    abstract = "HINTERGRUND Der IRONMAN® (IM)-Triathlon ist ein beliebtes Mehrsportereignis, bei dem Altersgruppenathleten oft bestrebt sind, sich für die IM-Weltmeisterschaft in Hawaii zu qualifizieren. Ziel der vorliegenden Studie war es, den Standort der schnellsten IM-Rennstrecken für Altersgruppen-IM-Triathleten zu untersuchen. Dieses Wissen wird IM-Altersgruppen-Triathleten helfen, die beste Rennstrecke unter Berücksichtigung ihrer Stärken und Schwächen zu finden, um sich zu qualifizieren. ZIEL Die schnellste IM-Rennstrecke für Altersgruppen-IM-Triathleten mit deskriptiven und prädiktiven statistischen Methoden zu bestimmen. METHODEN Wir haben 677.702 Abschlusssätze von Altersgruppen-IM-Finishern aus 228 Ländern gesammelt und analysiert, die an 444 IM-Wettbewerben zwischen 2002 und 2022 an 66 Veranstaltungsorten teilgenommen haben. Die Standorte wurden nach durchschnittlicher Renngeschwindigkeit (Leistung) und die Länder nach Anzahl der Datensätze in der Stichprobe (Teilnahme) sortiert. Ein prädiktives Modell wurde mit der Rennzeit als vorhergesagter Variable und dem Geschlecht des Triathleten, der Altersgruppe, dem Herkunftsland, dem Veranstaltungsort, der durchschnittlichen Luft- und Wassertemperatur an jedem Standort als Prädiktoren erstellt. Das Modell wurde mit 75 % der verfügbaren Daten trainiert und gegen die verbleibenden 25 % validiert. Verschiedene Modellinterpretierbarkeitstools wurden verwendet, um zu untersuchen, wie jeder Prädiktor zur prädiktiven Leistung des Modells beitrug, woraus wir ableiten wollten, ob ein oder mehrere Prädiktoren wichtiger waren als die anderen. ERGEBNISSE Die Rangliste der durchschnittlichen Renngeschwindigkeit zeigte IM Vitoria-Gasteiz (nur 1 Rennen), IM Kopenhagen (8 Rennen), IM Hawaii (18 Rennen), IM Tallinn (4 Rennen) und IM Regensburg (2 Rennen) in den ersten fünf Positionen. Die XG Boost Regressor Modellanalyse zeigte, dass die IM-Hawaii-Strecke die schnellste Rennstrecke war und dass männliche Athleten im Alter von 35 Jahren und jünger die schnellsten waren. Die meisten Finisher nahmen an IM-Triathlons in den USA teil, wie IM Wisconsin, IM Florida, IM Lake Placid, IM Arizona und IM Hawaii, wo die IM-Weltmeisterschaft stattfand. Die schnellsten Durchschnittszeiten wurden jedoch bei IM Vitoria-Gasteiz, IM Kopenhagen, IM Hawaii, IM Tallinn, IM Regensburg, IM Brasilien Florianopolis, IM Barcelona oder IM Österreich mit der absolut schnellsten Rennzeit bei IM Hawaii erzielt. Die meisten erfolgreichen IM-Finisher stammten aus den USA, gefolgt von Athleten aus dem Vereinigten Königreich, Kanada, Australien, Deutschland und Frankreich. Die besten durchschnittlichen IM-Rennzeiten wurden von Athleten aus Österreich, Deutschland, Belgien, der Schweiz, Finnland und Dänemark erzielt. Hinsichtlich der Umweltbedingungen wurden die besten IM-Rennzeiten bei einer Lufttemperatur von ∼27°C und einer Wassertemperatur von ∼24°C erzielt. SCHLUSSFOLGERUNGEN IM-Altersgruppenathleten, die sich für die IM-Weltmeisterschaft in IM Hawaii qualifizieren möchten, werden ermutigt, an IM Österreich, IM Kopenhagen, IM Brasilien Florianopolis und/oder IM Barcelona teilzunehmen, um eine schnelle Rennzeit zu erzielen, um sich für die IM-Weltmeisterschaft in IM Hawaii zu qualifizieren, wo die besten Rennzeiten erzielt wurden. Wahrscheinlich bieten diese Rennen die besten Umgebungstemperaturen für eine schnelle Rennzeit.",
    url = "https://www.zora.uzh.ch/handle/20.500.14742/224394",
    doi = "10.5167/uzh-266421"
}

HINTERGRUND: Für den Ironman®-Triathlon wurde berichtet, dass die meisten Finisher sowie die schnellsten Frauen und Männer beim Ironman® Hawaii aus den Vereinigten Staaten von Amerika (USA) stammen. Wir haben jedoch keine Kenntnis darüber, wo die schnellsten Rennstrecken beim Ironman® 70.3-Triathlon stattfanden. Unser Ziel ist es zu analysieren, wo die Ironman® 70.3-Rennen stattfanden und wo die schnellsten Einzel- und Gesamtrundzeiten erzielt wurden. METHODEN: Die Geschlechter der Athleten, die Altersgruppen, die Herkunftsstaaten und die Einzelzeiten für Schwimmen, Laufen, Radfahren und Wechseln wurden von der offiziellen Ironman®-Website bezogen. Um die Standorte der schnellsten Ironman® 70.3-Wettbewerbe zwischen 2004 und 2020 zu untersuchen, wurden 852.721 gültige Aufzeichnungen über 197 verschiedene Veranstaltungsorte vollständig verarbeitet. Diese Rennaufzeichnungen wurden nach Standort aggregiert, und für jeden Standort wurden die Einzel- und Gesamtfinishzeiten berechnet. Die Datenanalyse wurde zunächst für die vollständige Stichprobe (alle Rennaufzeichnungen) und dann für eine Elite-Unterstichprobe durchgeführt, die die Top-100-Männer- und Top-100-Frauen-Aufzeichnungen an jedem Standort umfasste. ERGEBNISSE: Für die vollständige Stichprobe wurden die schnellsten Gesamtrundzeiten beim Ironman® 70.3 Zell am See (Österreich) erzielt. Für die Top-100-Athleten-Unterstichprobe waren der Ironman® 70.3 European Championship Elsinore und der Ironman® 70.3 World Championship die schnellsten Strecken. SCHLUSSFOLGERUNG: Diese Ergebnisse sind für die strategische Planung der Athleten nützlich und informieren Event-Organisatoren über die Stärken verschiedener Strecken, was zur Optimierung und Förderung zukünftiger Ironman® 70.3-Rennen weltweit beiträgt.

@article{thuany2024a,
    author = "Thuany, Mabliny und Valero, David und Villiger, Elias und Andrade, Marília S und Weiss, Katja und Nikolaidis, Pantelis T und Vancini, Rodrigo Luiz und Rosemann, Thomas und Knechtle, Beat",
    title = "Eine deskriptive Analyse der schnellsten Rennstrecken für Triathleten",
    year = "2024",
    publisher = "Lithuanian Sports University",
    abstract = "HINTERGRUND: Für den Ironman®-Triathlon wurde berichtet, dass die meisten Finisher sowie die schnellsten Frauen und Männer beim Ironman® Hawaii aus den Vereinigten Staaten von Amerika (USA) stammen. Wir haben jedoch keine Kenntnis darüber, wo die schnellsten Rennstrecken beim Ironman® 70.3-Triathlon stattfanden. Unser Ziel ist es zu analysieren, wo die Ironman® 70.3-Rennen stattfanden und wo die schnellsten Einzel- und Gesamtrundzeiten erzielt wurden. METHODEN: Die Geschlechter der Athleten, die Altersgruppen, die Herkunftsstaaten und die Einzelzeiten für Schwimmen, Laufen, Radfahren und Wechseln wurden von der offiziellen Ironman®-Website bezogen. Um die Standorte der schnellsten Ironman® 70.3-Wettbewerbe zwischen 2004 und 2020 zu untersuchen, wurden 852.721 gültige Aufzeichnungen über 197 verschiedene Veranstaltungsorte vollständig verarbeitet. Diese Rennaufzeichnungen wurden nach Standort aggregiert, und für jeden Standort wurden die Einzel- und Gesamtfinishzeiten berechnet. Die Datenanalyse wurde zunächst für die vollständige Stichprobe (alle Rennaufzeichnungen) und dann für eine Elite-Unterstichprobe durchgeführt, die die Top-100-Männer- und Top-100-Frauen-Aufzeichnungen an jedem Standort umfasste. ERGEBNISSE: Für die vollständige Stichprobe wurden die schnellsten Gesamtrundzeiten beim Ironman® 70.3 Zell am See (Österreich) erzielt. Für die Top-100-Athleten-Unterstichprobe waren der Ironman® 70.3 European Championship Elsinore und der Ironman® 70.3 World Championship die schnellsten Strecken. SCHLUSSFOLGERUNG: Diese Ergebnisse sind für die strategische Planung der Athleten nützlich und informieren Event-Organisatoren über die Stärken verschiedener Strecken, was zur Optimierung und Förderung zukünftiger Ironman® 70.3-Rennen weltweit beiträgt.",
    url = "https://www.zora.uzh.ch/handle/20.500.14742/220170",
    doi = "10.5167/uzh-260757"
}

Ultra-Marathon-Lauf - bei dem Rennen in distanzbegrenzten (50 km, 50 Meilen, 100 km, 100 Meilen usw.), zeitbegrenzten (6 h, 12 h, 24 h, 48 h, 72 h usw.) und mehrstufigen Rennen ausgetragen werden - gewinnt an Popularität. Allerdings wissen wir nichts darüber, wo die schnellsten 48-Stunden-Läufer stammen und wo die schnellsten 48-Stunden-Rennen ausgetragen werden. Diese Studie versuchte, den Ursprung der schnellsten 48-Stunden-Läufer und die Prädiktorenfaktoren, die mit der 48-Stunden-Ultra-Marathon-Leistung verbunden sind, wie Alter, Geschlecht, Veranstaltungsland, Herkunftsland und rennspezifische Streckenmerkmale, zu bestimmen. Ein maschinelles Lernmodell (ML) auf Basis des XG Boost-Algorithmus wurde erstellt, um die Laufgeschwindigkeit aus dem Alter, dem Geschlecht, dem Herkunftsland des Athleten, dem Ort des Rennens und rennspezifischen Streckenmerkmalen wie Höhenlage (flach oder hügelig) und Untergrund (Asphalt, Zement, Granit, Gras, Kies, Sand, Bahn oder Trail) vorherzusagen. Anschließend wurden Modell-Erklärbarkeitstools verwendet, um zu untersuchen, wie jede unabhängige Variable den vorhergesagten Ergebnis beeinflusst. Eine Stichprobe von 16.233 Rennaufzeichnungen von 7.075 einzigartigen Läufern aus 60 verschiedenen Ländern, die an Rennen teilnahmen, die zwischen 1980 und 2022 in 36 verschiedenen Ländern ausgetragen wurden, wurde analysiert. Die Teilnahme war über viele Länder verteilt, wobei USA, Frankreich, Deutschland und Australien an der Spitze der Teilnehmer-Rankings lagen. Athleten aus Japan, Israel und Island erreichten die schnellste durchschnittliche Laufgeschwindigkeit. Die schnellsten Rennen wurden in Japan, Frankreich, Großbritannien, den Niederlanden und Ägypten ausgetragen. Das XG Boost-Modell zeigte, dass die Höhenlage der Strecke (flache Strecke) und die Laufuntergrund (Bahn) die Variablen waren, die einen größeren Einfluss auf die Laufgeschwindigkeit hatten. Das Herkunftsland des Athleten und das Land, in dem die Veranstaltung ausgetragen wurde, waren die wichtigsten Merkmale nach der SHAP-Analyse, was den breiteren Bereich der Modellausgaben ergab. Männer waren ~ 0,5 km/h schneller als Frauen. Die meisten Finisher waren 45-49 Jahre alt, und Läufer in diesem Altersbereich erreichten die schnellsten Laufgeschwindigkeiten. Zusammenfassend waren die Höhenlage der Strecke (flache Strecke) und der Laufuntergrund (Bahn) die wichtigsten Variablen für schnelle 48-Stunden-Rennen, während das Herkunftsland des Athleten und das Land, in dem die Veranstaltung ausgetragen wurde, zu dem breitesten Unterschied im vorhergesagten Laufgeschwindigkeitsbereich führen würden. Athleten aus Japan, Israel und Island erreichten die schnellste durchschnittliche Laufgeschwindigkeit. Die schnellsten Rennen wurden in Japan, Frankreich, Großbritannien, den Niederlanden und Ägypten ausgetragen. Jeder Athlet, der beabsichtigt, in diesem Rennformat eine persönliche Bestleistung zu erzielen, kann von diesen Erkenntnissen profitieren, indem er den am besten geeigneten Rennstreck auswählt.

@article{knechtle2025race,
    author = "Knechtle, Beat and Valero, David and Villiger, Elias and Weiss, Katja and Nikolaidis, Pantelis T and Braschler, Lorin and Vancini, Rodrigo Luiz and Andrade, Marilia Santos and Cuk, Ivan and Rosemann, Thomas and Thuany, Mabliny",
    title = "Race course characteristics are the most important predictors in 48 h ultramarathon running",
    year = "2025",
    publisher = "Nature Publishing Group",
    abstract = "Ultra-Marathon-Lauf - bei dem Rennen in distanzbegrenzten (50 km, 50 Meilen, 100 km, 100 Meilen usw.), zeitbegrenzten (6 h, 12 h, 24 h, 48 h, 72 h usw.) und mehrstufigen Rennen ausgetragen werden - gewinnt an Popularität. Allerdings wissen wir nichts darüber, wo die schnellsten 48-Stunden-Läufer stammen und wo die schnellsten 48-Stunden-Rennen ausgetragen werden. Diese Studie versuchte, den Ursprung der schnellsten 48-Stunden-Läufer und die Prädiktorenfaktoren, die mit der 48-Stunden-Ultra-Marathon-Leistung verbunden sind, wie Alter, Geschlecht, Veranstaltungsland, Herkunftsland und rennspezifische Streckenmerkmale, zu bestimmen. Ein maschinelles Lernmodell (ML) auf Basis des XG Boost-Algorithmus wurde erstellt, um die Laufgeschwindigkeit aus dem Alter, dem Geschlecht, dem Herkunftsland des Athleten, dem Ort des Rennens und rennspezifischen Streckenmerkmalen wie Höhenlage (flach oder hügelig) und Untergrund (Asphalt, Zement, Granit, Gras, Kies, Sand, Bahn oder Trail) vorherzusagen. Anschließend wurden Modell-Erklärbarkeitstools verwendet, um zu untersuchen, wie jede unabhängige Variable den vorhergesagten Ergebnis beeinflusst. Eine Stichprobe von 16.233 Rennaufzeichnungen von 7.075 einzigartigen Läufern aus 60 verschiedenen Ländern, die an Rennen teilnahmen, die zwischen 1980 und 2022 in 36 verschiedenen Ländern ausgetragen wurden, wurde analysiert. Die Teilnahme war über viele Länder verteilt, wobei USA, Frankreich, Deutschland und Australien an der Spitze der Teilnehmer-Rankings lagen. Athleten aus Japan, Israel und Island erreichten die schnellste durchschnittliche Laufgeschwindigkeit. Die schnellsten Rennen wurden in Japan, Frankreich, Großbritannien, den Niederlanden und Ägypten ausgetragen. Das XG Boost-Modell zeigte, dass die Höhenlage der Strecke (flache Strecke) und der Laufuntergrund (Bahn) die Variablen waren, die einen größeren Einfluss auf die Laufgeschwindigkeit hatten. Das Herkunftsland des Athleten und das Land, in dem die Veranstaltung ausgetragen wurde, waren die wichtigsten Merkmale nach der SHAP-Analyse, was den breiteren Bereich der Modellausgaben ergab. Männer waren \textasciitilde 0,5 km/h schneller als Frauen. Die meisten Finisher waren 45-49 Jahre alt, und Läufer in diesem Altersbereich erreichten die schnellsten Laufgeschwindigkeiten. Zusammenfassend waren die Höhenlage der Strecke (flache Strecke) und der Laufuntergrund (Bahn) die wichtigsten Variablen für schnelle 48-Stunden-Rennen, während das Herkunftsland des Athleten und das Land, in dem die Veranstaltung ausgetragen wurde, zu dem breitesten Unterschied im vorhergesagten Laufgeschwindigkeitsbereich führen würden. Athleten aus Japan, Israel und Island erreichten die schnellste durchschnittliche Laufgeschwindigkeit. Die schnellsten Rennen wurden in Japan, Frankreich, Großbritannien, den Niederlanden und Ägypten ausgetragen. Jeder Athlet, der beabsichtigt, in diesem Rennformat eine persönliche Bestleistung zu erzielen, kann von diesen Erkenntnissen profitieren, indem er den am besten geeigneten Rennstreck auswählt.",
    url = "https://www.zora.uzh.ch/handle/20.500.14742/230814",
    doi = "10.5167/uzh-277805"
}