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Enregistrement W2063204965 · doi:10.1519/jsc.0b013e3181b4372b

Use of Aggregate Fitness Indicators to Predict Transition into the National Hockey League

2009· article· en· W2063204965 sur OpenAlexaff
Barry C Tarter, Levent Kirisci, Ralph E. Tarter, Steve Weatherbee, Veronica Jamnik, E. J. McGuire, Norman Gledhill

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Strength and Conditioning Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésLeaguePercentileStatisticsIce hockeyIndex (typography)Physical therapyAthletesDemographyPsychologyMathematicsMedicinePhysical medicine and rehabilitationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tarter, BC, Kirisci, L, Tarter, RE, Weatherbee, S, Jamnik, V, Gledhill, N, and Mcguire, EJ. Use of aggregate fitness indicators to predict transition into the national hockey league. J Strength Cond Res 23(6): 1828-1832, 2009-Athletes (n = 345) invited to the annual combine conducted by the National Hockey League (NHL) prior to the entry draft were administered tests to measure upper body strength, lower body power, aerobic and anaerobic energy systems, and body composition. Their common variance was extracted using factor analysis from which an overall composite index was derived. A score on this index in the 90th percentile is associated with 72% and 60% probability of playing in the NHL within 4 years after the draft for defensemen and forwards, respectively. These findings demonstrate that by taking into account the shared variance on standard tests of fitness, it is possible to use the athlete's results to gauge his potential for playing in the NHL.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,777
Score d'incertitude au seuil0,233

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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)0,0000,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,303 · 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 tête enseignante, 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

Citations28
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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