Comparison Between Power Off-Ice Test and Performance On-Ice Anaerobic Testing
Notice bibliographique
Résumé
Boucher, VG, Parent, AA, Miron, FSJ, Leone, M, and Comtois, AS. Comparison between power off-ice test and performance on-ice anaerobic testing. J Strength Cond Res 34(12): 3498-3505, 2020-The importance of specific testing has been shown in ice hockey performance, and the understanding and connection between them may lead to adapting training and follow-up in elite athletes. The aim of this study was to compare 2 off-ice power tests with performances on ice with National Hockey League (NHL) players. The vertical jump and broad jump tests were used for the off-ice evaluations, whereas a modified SAS-40 and a repeated-sprint skate (RSSm) test were used on-ice as performance variables. Thirty-one players (3 goalkeepers, 10 defense players, and 18 forward players) from the NHL performed before preseason training camp. Four evaluation sessions were performed with 48-hour time intervals between them. The results show that the 2 jump types were correlated (r = 0.45 p < 0.01), and there was a significant correlation between the vertical jump and the best SAS-40 time trial for defense players, but not for forward players (r = 0.76 p = 0.02; r = 0.21 p = 0.16, respectively). By contrast, there was a significant correlation between broad jump and best SAS-40 time trial for forward players but not for defensive players (r = 0.75 p < 0.01; r = 0.19 p = 0.28, respectively). In conclusion, results show that specific player ability needs to be taken into consideration when choosing off-ice tests.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».