Male Ice Hockey Player Body Composition During A Season And Relationships To On-ice Skating Performance
Notice bibliographique
Résumé
Literature supporting a potential association between body composition and performance in sports is limited, and no work has investigated this relationship during ice hockey games using wearable technology-derived skating measures. PURPOSE: To examine male ice hockey player’s body composition changes during three months of a season and evaluate the potential associations between body composition and on-ice skating performance measured during games using player-tracking technology. METHODS: Twenty-five male university ice hockey players (22.1 ± 1.2 y, 87.3 ± 5.2 kg, 181 ± 5 cm) underwent dual energy X-ray absorptiometry (DXA) scans during preseason (PRE) and at the mid-way point (MID) of the season to determine whole body and upper and lower segmental changes in fat mass (FM) and lean mass (LM). Selected on-ice skating speeds (medium, high, and very high zones and maximum speed) were measured via a local positioning system and averaged across 4 games within 30 days of the MID assessment. Dependent sample t-tests were used to compare PRE and MID assessments. Pearson’s correlations were used to examine the association between body composition parameters and LPS-derived measures. RESULTS: Whole body mass was maintained between PRE (87.4 ± 5.2 kg) and MID (87.2 ± 5.1 kg) measurements. Upper body mass and lower body mass were also unchanged between PRE and MID. PRE whole body FM was 17.5% (14.0 ± 3.2 kg) and LM was 79.2% (62.9 ± 3.6 kg) and both were unchanged at the MID time point. Upper and lower LM and FM were also unchanged over the 3 months of the season. There were no significant correlations between upper or lower body LM with any of the skating measures. However, whole body mass and lower body mass were significantly correlated with distance in the very high-speed zone (r = 0.46, p = 0.03; r = 0.45, p = 0.03) and maximum speed (r = 0.44, p = 0.03; r = 0.59, p < 0.01). CONCLUSIONS: This study demonstrated that male university hockey players were able to maintain their body composition parameters during three months of a season. Local positioning system-derived measures of skating speeds during ice hockey games revealed few significant correlations with body composition parameters. PepsiCo and Mitacs
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».