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Enregistrement W2171318216 · doi:10.1123/ijspp.3.1.80

An Investigation of the Type and Frequency of Movement Patterns of National Hockey League Goaltenders

2008· article· en· W2171318216 sur OpenAlexaff
Gordon J. Bell, Gary Snydmiller, Alex Game

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sports Physiology and Performance · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeagueMovement (music)PsychologyPhysical medicine and rehabilitationDemographyMedicinePhysicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Twenty-four National Hockey League (NHL) goaltenders were observed to determine the types and frequency of their movements during actual games. A secondary purpose was to compare these movements across the 3 periods of game play and between 2 NHL seasons (2003-04 and 2005-06) as a result of several rule changes between seasons. The mean (+/- SD) age, height, body mass, and years of NHL experience of the goaltenders were 30 +/- 4 y, 85.4 +/- 4.4 kg, 184.0 +/- 3.8 cm, 6.6 +/- 4.0 y, respectively. The mean (+/- SD) number of times and type of movements used during a game in order of most frequent were vertical movement (43.7 +/- 10.3), moving laterally (39.7 +/- 12.7), moving into full-butterfly position (32.1), anterior-posterior movement in front of goal crease (31.5 +/- 11.5), skating out of the goal area to play the puck (19.7 +/- 6.3), and using a half butterfly on a single leg pad (left = 5.2 +/- 1.9, right = 6.4 +/- 2.1). Goaltenders played the puck less frequently during the final period of the game than during the first 2 periods and more frequently between the 2 different NHL seasons after certain rule changes. It was concluded that NHL goaltenders move most frequently vertically, laterally, and out of the net to play the puck. In addition, goaltenders moved out of the goal area to play the puck less often in the third period but more frequently after several league rule changes designed to reduce this movement.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations26
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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