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Enregistrement W3041031871 · doi:10.1249/01.mss.0000678008.03519.59

Analysis Of Test Battery For Elite Ice Hockey Players

2020· article· en· W3041031871 sur OpenAlexaff
Pierre-Marc Ferland, Sébastien Lagrange, Philippe Roy, Alain Steve Comtois

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWinter Sports Injuries and Performance
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSprintHeart rateBlood lactateVertical jumpFinish lineIce hockeyJumpMathematicsPhysical therapyMedicinePhysical medicine and rehabilitationInternal medicinePhysicsBlood pressureBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose was to conduct a test battery on elite ice-hockey players to better understand the relationships between the different assessments. METHODS: Subject’s (n=41) physical characteristics were measured prior to testing session. Countermovement Jump (CMJ) height was estimated with a Bosco mat. Stationary Broad Jump (BJ) distance was measured from toes (starting line) to the closest heel. The best of 2 completed attempts was retained for both jump tests. On-ice repeated sprints’ time was measured with photo cells timing gates (TCi Smart Start, Brower Timing System, Utah, USA). Protocol consisted of 9 sprints of 40 m with 3 seconds of recovery between sprints that permitted subjects to turn around and return to the finish line which now became the starting line for the next sprint. Heart rate was measured with a heart rate (HR) monitor (RS400, Polar, FI). Local muscle oxygenation (SmO2) was measured on vastus lateralis with a muscle oxygen monitor (MOXY, Minnesota, USA). Blood lactate ([La+]) was measured with a lactate analyzer (Lactate Pro, Akray, Japan). Rated Perceived Exertion (RPE) was measured with a Borg Scale (6-20). Correlations were calculated (SPSS Ver 25) using a 2-tailed Pearson correlation analysis. Significance was set at p<0.05. Subjects characteristics are presented as means and standard deviations. SUMMARY OF RESULTS: Multiple significant (p<0.05) relationships were observed (r=-0.47-0.81). Findings show that age (r=-0.53-0.51), years of experience in resistance training (r=-0.32-0.48), weight (r=-0.33-0.47) and lean body mass (-0.38-0.46) were significantly correlated with jump and on ice sprint performance (Speed, Time, [La+] and RPE). The CMJ seems to be more important than the BJ for on ice sprint performance (r=-0.53-0.40 vs -0.19-0.28). Maximal HR is significantly correlated with fatigue index (r=0.41). The Borg scale seems to be a good tool to see if hockey players gave a maximal effort as it presents multiple significant correlations with sprint performance (r=-0.37-0.34). SmO2 was significantly correlated with [La+] (r=-0.35). CONCLUSION: Results of the present study should be utilised by ice-hockey strength and conditioning coaches to improve their testing battery. Further research should include resistance training exercises in their analysis.

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)0,001
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,703

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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