Comparing Objective And Subjective Measures Of Exercise Stress In Female Collegiate Ice Hockey Players
Notice bibliographique
Résumé
Quantifying exercise stress experienced by ice hockey players during training and competition is essential for practitioners in supporting coaches. Exercise stress can be quantified using both subjective and objective methods to derive a training load. However, there remains a paucity of inquiry into the association between indices of subjective and objective training loads in collegiate hockey players. PURPOSE: To examine the association between a subjective and objective measure of exercise stress in female collegiate ice hockey players. METHODS: A total of 21 healthy university female ice hockey players with an age (mean ± SD) of 20.4 ± 1.7 y, a height of 166.3 ± 4.7 cm, and a body weight of 66.4 ± 7.3 kg, volunteered to be participants over a two-week period. Each participant wore a chest-strap heart rate monitor during on-ice training and competition. An objective measure of exercise stress was quantified using heart rate dynamics and was calculated using Edwards training load. A subjective measure of exercise stress was quantified using a sessional rating of perceived exertion (sRPE) and was multiplied by time (min) to derive a training load. Indices of exercise stress were recorded from the beginning of the dry-land warm-up and finished upon completion of the off-ice cool-down. The association between sRPE and HR derived training loads were examined using Linear Regression. Significance was declared as a probability of p < 0.05. The study was approved by the research ethics review board of the University of Windsor. RESULTS: Weekly HR-derived training load was (mean ± SD) 300.3 ± 141.5 (AU). Weekly sRPE training load was (mean ± SD) 830.9 ± 466.4 (AU). A significant association between sRPE and HR-derived training loads were observed as displayed though a coefficient of determination of (R2 = 0.70, p < 0.0001) and a Pearson correlation coefficient of (r 95% CI = 0.84, 0.80: 0.87). CONCLUSION: The results from study demonstrate sRPE and HR derived training loads, from on-ice training and competition, are significantly associated during regular season play. Practitioners may wish to choose a singular method that is both feasible and time sensitive to better support coaches and the integrated support staff.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».