Seasonal Changes in Whole Body and Regional Body Composition Profiles of Elite Collegiate Ice-Hockey Players
Notice bibliographique
Résumé
The monitoring of a collegiate hockey player's body composition can reflect fitness characteristics and may help players, coaches, or strength and conditioning specialists optimize physiologic gains during an off-season, whereas simultaneously preventing performance decrements in-season. The purpose of the study was to investigate changes in whole-body and regional-body composition of fat and lean tissue. The body composition profiles of 19 elite Canadian collegiate hockey players were assessed using dual energy X-ray absorptiometry. Players completed end-of-season, preseason, and midseason assessments with questionnaires relating to their off-season and in-season training. Statistically significant changes in body composition profiles were observed between the different time points because players showed various tissue gains and losses depending on the region assessed. Overall, players gained (1.38 kg, p ≤ 0.01) and lost (0.79 kg, p ≤ 0.01) fat tissue during the off-season and in-season, respectively. Players also showed a significant gain of leg lean tissue (0.29 kg, p = 0.02) and loss of arm tissue mass (-0.25 kg, p = 0.02) during the first-half of the competitive season. Several correlations emerged that may provide insight into potential trends that could be more pronounced during longer and more demanding schedules. Collegiate hockey players show changes in body composition during the off-season and in-season. The understanding of body composition profiles, body composition fluctuations, and potential variables that may influence the composition of collegiate hockey players can help coaches and athletic programs tailor their team's training, nutrition, lifestyle, and informative resources to further support their athletes.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».