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Enregistrement W2618287995 · doi:10.1249/01.mss.0000517576.81821.a6

The Importance Of Body Composition In The National Hockey League Testing Combine

2017· article· en· W2618287995 sur OpenAlexaffabout
Nathan A. Chiarlitti, Patrick Delisle-Houde, Ryan E.R. Reid, Ross E. Andersen

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLean body massAnthropometryBench pressGrip strengthPhysical therapyMedicineMathematicsVertical jumpBody fat percentageLeagueBody weightAnimal scienceDemographyStatisticsJumpInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The National Hockey League (NHL) combine was designed to assess draft-eligible players based on speed, power, strength, and physical size. Body composition (anthropometric measures and skin fold values) are recorded for all players, with the belief that it may play a role in physical performance. PURPOSE: To examine the role of body composition in the battery of physical tests and to compare differences in combine results based on position. METHODS: Over two seasons, thirty-seven elite male Canadian university hockey players (age = 22.86 ± 1.55 years, weight = 87.21 ± 6.52 kg, height = 181.69 ± 6.19 cm, body fat percentage = 16.06 ± 3.93%) participated in the study at the beginning of their hockey seasons. All participants underwent physical testing (as outlined in the 2016 NHL combine) and a day after testing, one total body dual energy x-ray absorptiometry (iDXA) scan to measure body composition. RESULTS: Pearson product correlations were used to explore the relationship among anthropometric measures (body fat percentage, visceral fat (kg), height, weight, leg lean mass per kg, upper lean mass per kg, and wingspan) with NHL fitness tests (bench press, maximum pull ups, grip strength, long jump, and Wingate anaerobic test). Multiple linear regression was used to explore the association among regional body composition and NHL combine tests. Upper body lean mass/kg (R2 = .417) explained the most variance in the bench press while height (R2 = .566) explained the most variance in the long jump. Between positions, defensemen displayed greater right grip strength compared to forwards (p<0.05). All other comparisons were non-significant. CONCLUSIONS: There are numerous factors that may influence performance on combine-specific physical tests. Body composition and anthropometric measures both seem to influence combine-specific tests, which may help sport scientists better tailor training programs to optimize performance in elite hockey players.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,291 · 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
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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