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Enregistrement W4390413378 · doi:10.3389/fspor.2023.1258497

Exploring associations between sprinting mechanical capabilities, anaerobic capacity, and repeated-sprint ability of adolescent ice hockey players

2023· article· en· W4390413378 sur OpenAlexafffund
Julien Glaude‐Roy, Philippe Pharand, Jean‐François Brunelle, Jean Lemoyne

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sports and Active Living · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésSprintAnaerobic exerciseWingate testIce hockeyTest (biology)AthletesMathematicsStatisticsDemographyPsychologyPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationMedicineBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Sprinting ability and anaerobic capacities are the determinant variables of the performance of ice hockey players. Recent research in sprinting showed the existence of distinct force–velocity (F–V) profiles, but the link between these profiles and anaerobic capacities remains unclear. This study explores the associations between F–V variables and anaerobic capacities among cohorts of highly trained adolescent ice hockey players. Methods Data from 36 men (age, 15.1 ± 0.2 years) and 34 women (age, 16.5 ± 0.7 years) were collected during off-season camps. All athletes completed a 30-m sprint test, a Wingate anaerobic test (WAnT), and a repeated-sprint anaerobic (RSA) test. F–V variables were calculated from the 30-m sprint test. Partial Pearson correlation coefficients for pooled data and Pearson correlation coefficients for individual male and female datasets were calculated. Results Among the F–V variables, maximal theoretical velocity and power were moderately to largely associated with WAnT and RSA performance (|r| = 0.30–0.70). Maximal theoretical force was moderately associated with the RSA (r = −0.32 to −0.33). Discussion The results indicate the importance for highly trained adolescent players to be able to apply force at high velocities to maximize anaerobic capacities. Important differences between male and female players suggest training priorities may differ according to sex.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,196 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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