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Enregistrement W2992209550 · doi:10.1519/jsc.0000000000003324

Assessment of On-Ice Oxygen Cost of Skating Performance in Elite Youth Ice Hockey Players

2019· article· en· W2992209550 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Strength and Conditioning Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité de MontréalUniversité de SherbrookeUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce hockeyEliteEstimatorVO2 maxAnthropometryRegression analysisPoison control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Allisse, M, Bui, HT, Desjardins, P, Léger, L, Comtois, AS, and Leone, M. Assessment of on-ice oxygen cost of skating performance in elite youth ice hockey players. J Strength Cond Res 35(12): 3466-3473, 2021-The purpose of this study was to evaluate the robustness of equations to predict the oxygen requirement during different skating circumstances commonly found in ice hockey game situations (skating forward, backward, with and without controlling a puck, during cornering and stops and starts). Twenty-four male elite ice hockey players from 3 categories (pee-wee, bantam, and midget) participated in this study. Anthropometric measurements were taken, and 4 different on-ice high-intensity and short-duration tests were performed. Execution time, heart rate, oxygen uptake, skating strides, and a skating efficiency index were measured for each test. A regression equation was calculated for each of the 4 tests providing an estimation of oxygen cost. Correlation coefficients ranged from 0.91 to 0.93, and SEE was between 4.5 and 8.4%, indicating that the precision of the regression algorithms was excellent. The results also suggest that execution time alone, which is the traditional manner to measure skating performance, is a bad estimator of oxygen uptake requirement for this kind of effort (average common variance <11%). Furthermore, age proved to be a determining factor with younger players showing an overall lower level of skating efficiency compared with older players. In addition, the introduction of a skating index also helps to better determine which factor of performance needs to be improved. Using simple and easy-to-measure variables, coaches will be able to obtain information that will allow them to intervene more precisely on the training parameters that will optimize the individual on-ice performance of their 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,303

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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