In-Season Session Training Load Relative to Match Load in Professional Ice Hockey
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Allard, P, Martinez, R, Deguire, S, and Tremblay, J. In-season session training load relative to match load in professional ice hockey. J Strength Cond Res 36(2): 486-492, 2022-The aim of this study was to describe match load and intensity across player positions and match periods, the distribution of pregame training load and intensity over training days before a match, by player position, and the cumulative weekly training load over a season. Fifty professional ice hockey players, which at one time or another were part of the roster for the Laval Rocket during the 2017-18 season of the American Hockey League, participated in this study. External load was monitored in every training session and match over the season using portable inertial measurement units. Data are reported in absolute and relative values to a match. Defensemen have a lower intensity during matches than forwards (-1.70 OIL·min-1) while load is similar across position. The first period shows a higher relative load (+5.28% relative on-ice load [OIL]) while the third has a lower relative intensity (-2.91% OIL·min-1). Defensemen seem to train at a systematic higher relative intensity than wingers and centers (+8.34% relative OIL·min-1). Finally, the weekly training load remains relatively constant throughout the season (equivalent of 3.56 ± 1.69 matches played per week). Our results support the need for player monitoring in ice hockey using an individualized approach.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».