Functional Performance Tests, On-Ice Testing and Game Performance in Elite Junior Ice Hockey Players
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to explore relationships between fitness, on-ice physical abilities and game performance among elite junior male ice hockey players. Twenty-one major junior ice hockey players (18.9 ± 1.4 years old) participated in the study. Measures including five fitness tests (anthropometric measures, pull up test, bench press test, broad jump, vertical jump) and three on-ice skating tests (multi-stage aerobic skating test, 44-m sprint test, and backward skating test) were assessed during their pre-season training camp. Game performance metrics (collected during the regular season) were collected using InStat software. Results of the (on-ice and off-ice) functional performance test protocol and on-ice tests were analyzed by evaluating correlation coefficients in multiple areas of game performance: 1) physical implication (body checks), 2) offensive contribution (expected goals for, types of zone entries), and 3) defensive actions (blocked shots, expected goals against). They revealed that performance in the broad jump test was associated with skating speed. Some significant correlations were also observed between on-ice test performance indicators such as received body checks, expected goals and blocked shots. In summary, results indicate that on-ice test protocols were associated with players' performance in multiple aspects of the game. Partial correlation analyses revealed that some of these relationships were specific to the player's position. Forward skating was associated with forwards' offensive play, and backward skating was specifically related with defensemen's performance (offense and defense). The addition of on-ice physical tests appears essential for interpreting the results of ice hockey players' physical tests and integrating these results into players' physical preparation and the in-season follow-up.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».