The Evolution Of Physical Fitness Among Elite Ice Hockey Players During Adolescence In The 2010s: Bigger, Faster, Stronger?
Notice bibliographique
Résumé
Ice hockey is a major sport in North America, gaining popularity worldwide. There is growing interest in optimizing the performance of elite players for major competitions and enhancing their development. Athletes are becoming more physically imposing, faster, and more skillful. Professional teams consider athletic potential when evaluating draft picks. However, research on off-ice performance indicators in youth ice hockey has been limited, making it difficult to analyze the evolution elite athletes' physical condition over time. PURPOSE: This study aims to track the progress of crucial fitness indicators (anthropometrics, upper and lower body power, and aerobic capacity) in players attending Quebec national team camps to prepare for the Canada Games from 2012 to 2018. METHODS:271 female (M age = 17.11 ± 0.78) and 255 male (M age = 14.20 ± 0.30) players participated in Canada Games selection camps. Physical fitness was assessed using weight, height, power, and aerobic capacity. A general linear model analysis identified differences based on the testing year (2012 to 2018) and player position. RESULTS: The study found that cohort year and player position do not predict player height and weight in female samples, but they do in male samples (Height R2 = .16, F (11, 255) = 2.57, p < .001, Weight R2 = .11, F (14, 255) = 1.68, p < .048). Broad jump and aerobic capacity can be predicted by cohort year and player position in both male and female (R2 = .21, F (17, 238) =3.418, p < .001) samples. Broad jump results have improved for females (+9 cm, p < .001) but remain stable for males. In the female sample, forwards have better aerobic capacity than defensemen (p = .021) and goaltenders (p = .007). In comparison, goaltenders have worse aerobic capacity than defensemen (-.61 stage, p = .010) and forwards (-.88 stage, p < .001) in the male sample. The results tend to regress over time in the female sample but improve in the male sample. CONCLUSIONS: This study compares athletic indicators of Canadian elite ice hockey players over the decade and provides norms for youth athletes aiming to reach professional ranks. Caution is advised in analyzing off-ice athletic tests as they don't strongly reflect on-ice performance.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».