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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 700547 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 700547

Título del libro:
Título del capítulo: Analysis of Long-Term Player Action Prediction Performance Based on Causal Modelling in Rugby League

Autores UNAM:
ALFONSO GASTELUM STROZZI;

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Autores externos:

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Idioma:

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Año de publicación:
2026

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Palabras clave:

Action prediction; Causal modeling; Game strategies; Graph neural network; Graph neural networks; Performance based; Player action; Prediction performance; Rugby league; Sport analytic

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Resumen:

© The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2026.Predicting athletes? behavior is important in designing game strategies and enhancing audience engagement in sports analytics. While machine learning has enabled advancements in action prediction across various sports, most existing models primarily capture correlations rather than underlying causal relationships. Here, we study long-term player action prediction in team sports (e.g., Rugby League) by integrating causal behavior modeling with Graph Neural Networks (GNNs). We assessed the model?s performance over extended video sequences, evaluating its resilience to varying observation window sizes. Our results demonstrate that incorporating causal structures significantly improves long-range action prediction accuracy, with the transformer-based graph neural network (TransformerConv) exhibiting superior robustness.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9783032073426
Editorial:
Springer Science and Business Media Deutschland GmbH

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1007/978-3-032-07343-3_43