The incidence of behaviours associated with body checking among young ice hockey players
Notice bibliographique
Résumé
Context Ice hockey has one of the highest sport participation and injury rates in youth in Canada. Body checking (BC) is the predominant mechanism of injury in leagues where it is permitted. Objective To determine if the incidence of physical contacts differs for Pee Wee (PW) players (11–12 years) in leagues where BC is permitted (Alberta) versus players in leagues where BC is not permitted (Quebec). Design Cohort study. Setting Arenas in Alberta and Quebec, 2007–2008 season. Participants PW teams in the top 10% of divisions of play in Quebec (n=10) and Calgary (n=10). Observation technique 20 games were analysed. Games were video-recorded and analysed by two trained observers. Main outcome measures The intensity of the physical contacts was observed with a validated observation system. Five levels of intensity were coded. Level 1 represents the lowest intensity of physical contacts. Rate ratios (RR) adjusted for team clusters based on multivariate Poisson regression was used to compare games played in Calgary and Quebec. Results 2418 physical contacts were observed. No difference was observed in the rate of physical contacts in games played in both provinces. High intensity physical contacts (levels 4 and 5 combined) were more frequent in Calgary (RR=6.57; 95% IC 3.09 to 13.93). Conclusions The results suggest that the greater rate of injury observed in PW leagues where BC is permitted would not be caused by the frequency of the physical contacts but by their intensity.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».