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Enregistrement W2000177266 · doi:10.1519/r-19155.1

Relationships to Skating Performance in Competitive Hockey Players

2007· article· en· W2000177266 sur OpenAlexaff
Chris M. Farlinger, L. Darren Kruisselbrink, Jonathon R. Fowles

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Strength and Conditioning Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWinter Sports Injuries and Performance
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSprintIce hockeyJumpVertical jumpMathematicsPsychologyPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationMedicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to identify off-ice variables that would correlate to on-ice skating sprint performance and cornering ability. Previous literature has not reported any off-ice testing variables that strongly correlate to on-ice cornering ability in ice hockey players. Thirty-six male hockey players aged 15-22 years (mean +/- SD: 16.3 +/- 1.7 years; weight = 70.8 +/- 10.4 kg; height = 175.6 +/- 4.1 cm) with an average of 10.3 +/- 3.0 years hockey playing experience (most at AA and AAA levels) participated in the study. The on-ice tests included a 35-m sprint and the cornering S test. The off-ice tests included the following: 30-m sprint, vertical jump, broad jump, 3 hop jump, Edgren side shuffle, Hexagon agility, side support, push-ups, and 15-second modified Wingate. The on-ice sprint test and cornering S test were strongly correlated (r = 0.70; p < 0.001). While many off-ice tests correlated with on-ice skating, measures of horizontal leg power (off-ice sprint and 3 hop jump) were the best predictors of on-ice skating performance, once weight and playing level were accounted for. These 4 variables accounted for a total of 78% (p < 0.0001) of the variance in on-ice sprint performance. No off-ice test accounted for unique variance in S-cornering performance beyond weight, playing level, and skating sprint performance. These data indicate that coaches should include horizontal power tests of off-ice sprint and 3 hop jump to adequately assess skating ability. To improve on-ice skating performance and cornering ability, coaches should also focus on the development of horizontal power through specific off-ice training, although future research will determine whether off-ice improvements in horizontal power directly transfer to improvements in on-ice skating.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations125
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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