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Enregistrement W2463096991 · doi:10.1249/01.mss.0000479356.85706.1d

Physiological Predictors Of On-ice Hockey Performance In Elite Adolescent Hockey Players

2015· article· en· W2463096991 sur OpenAlexaff
Travis J. Hrubeniuk, Dean M. Cordingley, Sheila McRae, Jeff Leiter

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensPan Am Clinic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce hockeyAnaerobic exercisePsychologyStepwise regressionPhysical therapyApplied psychologyPhysical medicine and rehabilitationStatisticsMedicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ice hockey is a physiologically demanding sport, requiring high levels of fitness and skill. The use of physiological variables to predict success in hockey has gathered plenty of attention at the NHL level. Despite the emphasis placed on fitness at every competitive level of the sport, there is a paucity of research examining the physiological predictors of individual success in hockey at an adolescent level. Understanding which factors will translate into on-ice success will allow a coach to focus training, thus optimizing player development and performance. PURPOSE: To examine and identify physiological variables that are predictive of on-ice hockey performance in adolescents. METHODS: One hundred and fifty-one male bantam and midget level hockey forwards were tested before the 2013-14 AAA hockey season. Various tools and methods were used to assess physiological measures, including player height, weight, body fat percentage, aerobic capacity, anaerobic power, agility and strength. Individual player goal and assist totals were congregated following the regular season. Stepwise regression was utilized in order to determine the predictive ability of pre-season player physiological test results for player goal and point totals. RESULTS: The mean age, height and mass of the players were 14.3 ± 1.2 yr, 175.3 ± 8.9 cm and 65.5 ± 12.1 kg, respectively. The off-ice beep test stage completed by a player was found to be predictive of total goals scored throughout the season (adjusted R2 = 0.101, p < 0.05), and average player points per game (adjusted R2 = 0.090, p < 0.05). The 5-10-5 shuttle run time was found to be predictive of total point production (adjusted R2 = 0.092, p < 0.05). When assessed together, beep test and shuttle run results were predictive of total goals (adjusted R2 = 0.138, p <0.05) and total points (adjusted R2 = 0.125, p <0.05). CONCLUSION: For adolescent hockey forwards, aerobic capacity (beep test) and agility (5-10-5 shuttle run) can significantly predict total goal and point production. Moreover, player size, strength, and anaerobic power were not predictive of goal or point output. Thus, to augment hockey success in adolescence, an emphasis should be placed on increasing aerobic- and agility-fitness parameters.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,257 · 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'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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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