PERFORMANCE AND TALENT IDENTIFICATION OF FEMALE ICE HOCKEY PLAYERS
Notice bibliographique
Résumé
Female ice hockey continues to take a higher profile after two Winter Olympics in which women have played for medals. Canadian and American University, and youth hockey, are flourishing. Female ice hockey has also been enhanced by a professional league in Canada. As such, ongoing investigations of the physical performance characteristics of female ice hockey players are essential to the continued improvement of this wonderful game. Dr. Geithner will present data that show female ice hockey players, across a wide range of ages, tend to be tall, heavy, and heavy for their height. Body composition and physique vary with both age and playing ability, and age at menarche varies with the latter. Physical characteristics of players are generally consistent with the sport's requirements, probably reflecting a selective factor for performance. She will present other pertinent data on female hockey anthropometrics. Dr. Bracko will present data that show 40 yard dash and vertical jump height are predictors of skating speed and on-ice anaerobic capacity, the differences between elite and non-elite female ice hockey players are age, skating speed, and on-ice fitness, and the on and off-ice fitness of university players stay the same during the season. He will present other pertinent data on the performance characteristics of players aged 8 - 35. Dr. Rundell will present the testing and training plans for the U.S. Women's Ice Hockey team during the year preceding the Salt Lake Olympics: a retrospective analysis of what went right, and what went wrong, will be discussed. He will provide a complete physiological profile of the world's top female ice hockey players and present the training involved to achieve top physical conditioning.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».