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Enregistrement W2007872127 · doi:10.1519/jsc.0b013e3182915f37

Skating Crossovers on a Motorized Flywheel

2013· article· en· W2007872127 sur OpenAlexafffund
Aynsley M. Smith, David A. Krause, Michael J. Stuart, William Montelpare, Matthew C. Sorenson, Andrew A. Link, Daniel V. Gaz, Casey P. Twardowski, Dirk R. Larson, Michael Stuart

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Strength and Conditioning Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesLakehead University
Mots-clésIce hockeyFlywheelCadencePsychologyAeronauticsPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapySimulationComputer scienceMedicineEngineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ice hockey requires frequent skater crossovers to execute turns. Our investigation aimed to determine the effectiveness of training crossovers on a motorized, polyethylene high-resistance flywheel. We hypothesized that high school hockey players training on the flywheel would perform as well as their peers training on ice. Participants were 23 male high-school hockey players (age 15-19 years). The study used an experimental prospective design to compare players who trained for 9 sessions on the 22-foot flywheel with players who trained for 9 sessions on a similarly sized on-ice circle. Both groups were compared with control subjects who were randomly selected from the same participant pool as those training on ice. All players were tested before and after their 3-week training regimens, and control subjects were asked to not practice crossovers between testing. Group 1 trained in a hockey training facility housing the flywheel, and group 2 trained in the ice hockey arena where testing occurred. Primary outcome measures tested in both directions were: (a) speed (time in seconds) required to skate crossovers for 3 laps of a marked face-off circle, (b) cadence of skating crossovers on the similarly sized circles, and (c) a repeat interval speed test, which measures anaerobic power. No significant changes were found between groups in on-ice testing before and after training. Among the group 1 players, 7 of 8 believed they benefited from flywheel training. Group 2 players, who trained on ice, did not improve performance significantly over group 1 players. Despite the fact that no significant on-ice changes in performance were observed in objective measures, players who trained on the flywheel subjectively reported that the flywheel is an effective cost-effective alternative to training on ice. This is a relevant finding when placed in context with limited availability of on-ice training.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,318 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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