Search

L’objectiu de l’estudi va ser analitzar mitjançant un qüestionari la formació de les i els preparadors físics (PF) i les característiques de la planificació en els equips masculins espanyols d’elit d’handbol, bàsquet, voleibol, futbol sala i hoquei sobre herba. La ràtio de resposta va ser del 81,8 %. El qüestionari estava dividit en set ítems: perfil formatiu dels PF, model de planificació, nivell d’individualització, organització de la sessió, planificació del període preparatori, planificació del període competitiu, planificació del període transitori. Un 80 % dels o les PF eren llicenciats en CAFE, un 22 % tenia un màster i un 40,3 % eren entrenadors o entrenadores nacionals. Tan sols un 5,2 % consultava revistes científiques (International Science Index). Un 48,1 % planificaven la temporada segons el calendari competitiu. En bàsquet i futbol els entrenaments s’ajustaven al volum competitiu individual (87 %). Un 71 % feia el treball condicional abans del tecnicotàctic i un 7,8 % el feia habitualment integrat. Els equips d’handbol, bàsquet i futbol (91 %) van disputar més de sis partits preparatoris. El període transitori va ser superior a sis setmanes en handbol, voleibol i hoquei sobre herba (84% contra 38%), i d’aquests equips el 91 % seguia un programa de treball. Les deficiències observades en la planificació dels equips podrien estar relacionades amb certes manques en la formació científica identificades entre els PF.

Els problemes de programació matemàtica intenten resoldre processos que tenen diferents possibles solucions, però només una d'elles és l'òptima, la que s'ajusta més a unes condicions prestablertes pel mateix enunciat del problema. Els procediments clàssics permeten trobar solucions òptimes en el cas de problemes convexos i no poden assegurar-ho en cap altre cas. Ara bé, si la convexitat és present en alguna forma, per exemple, quan la funció objectiu pot expressar-se com a diferència de funcions convexes, aleshores es poden descriure nous procediments que permeten calcular solucions òptimes. Un nou ús de la convexitat s'ha près com a eix central en la discriminació de les solucions en el present estudi, per millorar l'eficiència en l'obtenció de les solucions òptimes. Los problemas de programación matemática intentan resolver procesos que tienen diferentes posibles soluciones, pero sólo una de ellas es la óptima, la que se ajusta más a unas condiciones preestablecidas por el mismo enunciado del problema. Los procedimientos clásicos permiten encontrar soluciones óptimas en el caso de problemas convexos y no pueden aseguralo en ningún otro caso. No obstante, si la convexidad está presente en alguna forma, por ejemplo, cuando la función objetivo puede expresarse como una diferencia de funciones convexas, entonces se pueden describir nuevos procedimientos que permiten calcular soluciones óptimas. Un nuevo uso de la convexidad se ha tomado como eje central en la discriminación de las soluciones en el presente estudio, mejorando así la eficiencia en la obtención de las soluciones óptimas. Mathematical programming problems try to solve processes which have different solutions by finding the optimal solution, the one that best fits the pre-established conditions of the problem. The classic procedures work towards finding an optimal solution in the case of convex problems, but cannot guarantee it in any other type of problem. However, if the problem involves some kind of convexity, as for example when the objective function can be expressed as a difference in convex functions, then new procedures making it possible to calculate optimal solutions can be described. A new use of convexity was taken as the central axis in the discrimination of solutions in this study, with the aim of improving the efficiency in obtaining optimal solutions.