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Enregistrement W2766721237 · doi:10.1519/jsc.0000000000002309

Importance of Body Composition in the National Hockey League Combine Physiological Assessments

2017· article· en· W2766721237 sur OpenAlexaffabout
Nathan A. Chiarlitti, Patrick Delisle-Houde, Ryan E.R. Reid, Cory Kennedy, Ross E. Andersen

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Strength and Conditioning Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLean body massLeagueBench pressGrip strengthPhysical therapyAnaerobic exerciseWingate testVertical jumpMuscle massComposition (language)Lean tissueMedicineAnimal scienceJumpBody weightBiologyInternal medicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chiarlitti, NA, Delisle-Houde, P, Reid, RER, Kennedy, C, and Andersen, RE. Importance of body composition in the national hockey league combine physiological assessments. J Strength Cond Res 32(11): 3135-3142, 2018-The National Hockey League (NHL) combine was designed to assess draft-eligible players based on body composition, speed, power, and strength. The importance of body composition in the battery of combine physical tests was investigated, and differences in results based on position were explored. Thirty-seven elite male Canadian university hockey players (age = 22.86 ± 1.55 years, mass = 87.21 ± 6.52 kg, and height = 181.69 ± 6.19 cm) participated in the study at the beginning of their hockey season. All participants underwent physical testing (as outlined in the 2016 NHL combine) and 1 total body dual energy x-ray absorptiometry scan to measure body composition. Partial correlations (controlling for body mass) were used to explore the relationship among body composition measures (body fat percentage, visceral fat, body mass index, lower lean tissue mass, upper lean tissue mass, upper fat mass, and lower fat mass) with NHL fitness tests (bench press, pull-ups, grip strength, long jump, proagility, vertical jump, V[Combining Dot Above]O2max, and the Wingate Anaerobic Test). In 4 of the 6 strength/power tests (Wingate Anaerobic Test, long jump, bench press, and both grip strengths), lower and upper lean tissue mass explained significant amounts of variance. Although forwards and defensemen significantly differed in right grip strength and proagility left scores, they did not differ in regard to any body composition variables. Body composition has a significant influence on several combine-specific tests, which may help sport scientists and strength and conditioning coaches to better tailor training programs and 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 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)0,002
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,313

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,333 · 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

Citations36
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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