Effect of Ice Surface Size on Collision Rates and Head Impacts at the World Junior Hockey Championships, 2002 to 2004
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if collision rates and head impacts in elite junior hockey differed between games played on the small North American ice surface (85 ft wide), an intermediate-size Finnish ice surface (94 ft wide), and the large standard international ice surface (100 ft wide). DESIGN: Videotape analysis of all games involving Team Canada from the 2002 (large ice, Czech Republic), 2003 (small ice, Canada), and 2004 (intermediate ice, Finland) World Junior Championships. All collisions were counted and separated into various categories (volitional player/player bodychecks, into boards or open ice, plus accidental/incidental player/boards, player/ice, head/stick, head/puck). Further subdivisions included collisions involving the head directly or indirectly and notably severe head impacts. RESULTS: Small, intermediate, and large ice surface mean collisions/game, respectively, were 295, 258, 222, total collisions; 251, 220, 181, volitional bodychecks; 126, 115, 88, into boards; 125, 106, 93, open ice; 71, 52, 44, total head; 44, 36, 30, indirect head; 26, 16, 13, direct head; and 1.3, 0.5, 0.3, severe head (P < 0.05 for small-intermediate ice and intermediate-large ice differences in total collisions; P < 0.005 for small-large ice difference; P < 0.05 for small-intermediate ice differences in head impacts; P < 0.01 for small-large ice differences in total and severe head impacts). CONCLUSIONS: There is a significant inverse correlation between ice size and collision rates in elite hockey, including direct, indirect, and severe head impacts. These findings suggest that uniform usage of the larger international rinks could reduce the risk of injury, and specifically, concussions in elite hockey by decreasing the occurrence of collisions and head impacts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».