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Notice bibliographique
Résumé
Concussions can lead to cognitive or neuromotor impairments which may influence skill performance.Few studies have investigated concussion and sports-specific skill performance, particularly in youth.Therefore, the purpose of this study was to examine previous concussion and components of the Hockey Canada Skills Test, a measure of ice hockey-specific skill performance, in youth ice hockey players (ages 11-17).A secondary purpose was todetermine the test-retest reliability of these components.Players completed a detailed baseline questionnaire on previous concussion history.On-ice measures included forward agility weave, forward/backward speed skate, transition agility, and a 6-repeat endurance skate (all measured in seconds).Multiple linear regression was conducted to examine history of concussion, number of previous concussions, time since most recent concussion, and severity of most recent concussion on on-ice performance.Test-retest reliability was assessed using intraclass correlation coefficients and mean differences with Bland-Altman Limits of Agreement.In total, 596 participants [525 males and 71 females, representing elite (upper 30% by division of play) and non-elite (lower 70%)] were recruited to examine the primary purpose.History of concussion (yes/no) and time since most recent concussion was not associated with any component.Players reporting 2 or more concussions were significantly faster than those with no previous concussion on forward agility weave with the puck.For every additional day to return to play post-concussion, player times were significantly faster on forward agility weave with and without the puck, transition agility without the puck, and backward speed with and without the puck.The intraclass correlation coefficients ranged from 0.50 to 0.92 and the Bland-Altman Limits of Agreement varied by component.These findings indicate players with and without history of concussion have similar on-ice scores, and that the components of the Hockey Canada Skills Test are a reliable measure of on-ice performance.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,008 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».