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Enregistrement W2982251765 · doi:10.1519/jsc.0000000000003379

Three-Year Longitudinal Fitness Tracking in Top-Level Competitive Youth Ice Hockey Players

2019· article· en· W2982251765 sur OpenAlexaff
Dean M. Cordingley, Luke WIlliam Sirant, Peter B. MacDonald, Jeff Leiter

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Strength and Conditioning Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversity of ManitobaPan Am Clinic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce hockeyMulti-stage fitness testJumpingGrip strengthBody mass indexAnaerobic exerciseMedicineAthletesDemographyPhysical therapyPhysical fitnessAnimal sciencePhysical medicine and rehabilitationBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cordingley, DM, Sirant, L, MacDonald, PB, and Leiter, JR. Three-year longitudinal fitness tracking in top-level competitive youth ice hockey players. J Strength Cond Res 33(11): 2909-2912, 2019-The purpose of this retrospective review was to report the physical and physiological development of top-level competitive male youth hockey players for 3 consecutive years (13, 14, and 15 years of age). Before each hockey season, the athletes (n = 103) underwent a fitness testing combine to assess aerobic, anaerobic, and musculoskeletal fitness. The tests performed included the height, body mass, body fat percentage determined by skinfolds, push-ups, chin-ups, plank, broad jump, grip strength 20-m shuttle run, Wingate bike test, and 5-10-5 shuttle test. Height and body mass increased with each consecutive year (p < 0.05) with no change in body fat percentage. Chin-ups, broad jump, and grip strength all improved with age (p < 0.001). However, push-ups only improved from 13 to 14 years of age (p < 0.001), whereas maximal plank duration decreased from 14 to 15 years of age (p < 0.05). The total distance covered during the 20-m shuttle run decreased from 14 to 15 years of age (p < 0.05). Absolute peak and average power increased with each age increase (p < 0.001), but relative peak and average power only increased from 13 to 14 years of age (p < 0.05). There was no change in the fatigue index with age. The 5-10-5 shuttle test improved with each age increase (p < 0.05). Over a 3-year period (13-15 years of age), there are many physical and physiological changes that occur in top-level competitive male hockey players. Having a better understanding of how these athletes develop could aid in the implementation of specific on- and off-ice training programs.

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)0,001
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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