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Enregistrement W2617739096 · doi:10.1080/14763141.2017.1306095

Skating start propulsion: three-dimensional kinematic analysis of elite male and female ice hockey players

2017· article· en· W2617739096 sur OpenAlexafffund
Jaymee R. Shell, Shawn M. Robbins, Philippe C. Dixon, Philippe J. Renaud, René A. Turcotte, Tom Wu, David J. Pearsall

Notice bibliographique

RevueSports Biomechanics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLower Extremity Biomechanics and Pathologies
Établissements canadiensMcGill University Health CentreCentre de réadaptation Lethbridge-Layton-MackayCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésIce hockeyKinematicsPropulsionEliteAeronauticsGeodesyPhysical medicine and rehabilitationMathematicsGeologyAerospace engineeringEngineeringPhysicsMedicineClassical mechanicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The forward skating start is a fundamental skill for male and female ice hockey players. However, performance differences by athlete's sex cannot be fully explained by physiological variables; hence, other factors such as skating technique warrant examination. Therefore, the purpose of this study was to evaluate the body movement kinematics of ice hockey skating starts between elite male and female ice hockey participants. Male (n = 9) and female (n = 10) elite ice hockey players performed five forward skating start accelerations. An 18-camera motion capture system placed on the arena ice surface captured full-body kinematics during the first seven skating start steps within 15 meters. Males' maximum skating speeds were greater than females. Skating technique sex differences were noted: in particular, females presented ~10° lower hip abduction throughout skating stance as well as ~10° greater knee extension at initial ice stance contact, conspicuously followed by a brief cessation in knee extension at the moment of ice contact, not evident in male skaters. Further study is warranted to explain why these skating technique differences exist in relation to factors such as differences in training, equipment, performance level, and anthropometrics.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil0,909

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations52
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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