33 Performance predictors in ice hockey and speed skating: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Performance in ice hockey and speed skating relies heavily on the biomechanics of skating, which encompasses a complex interplay of joint flexibility, muscle activity, push-off mechanics, arm swing and stride mechanics. Both sports demand a high level of technical precision, power, and endurance, requiring athletes to optimize their movements to achieve peak performance. Numerous studies have investigated various aspects of skating performance, yet a comprehensive synthesis identifying the most important factors is lacking.Materials and Methods This review was carried out according to the PRISMA guidelines. Three online databases were searched, resulting in 1422 extracted articles. A total of 35 articles were included following screening. A modified AXIS was used to evaluate methodological quality where items not deemed relevant for this investigation were excluded.Results This review highlights critical performance predictors in both sports, emphasizing skating mechanics, stride parameters, off-ice variables, and muscle activity. Key factors like stride rate and length, and push-off mechanics play pivotal roles in acceleration and speed. High-caliber athletes generally displayed superior joint flexibility, balance, and coordination, enabling better transitions between push-off and gliding. Off-ice variables, such as strength and muscle activation in the lower body, also enhance on-ice performance. The average methodological quality score was 13.6/17, ranging from 11 to 16.Conclusion These findings are significant for athlete development, offering insights that coaches, trainers, and scouts can use to design more effective training programs. Understanding skating mechanics, off-ice variables, arm movement, and muscle activity will improve technique, efficiency, and performance in both sports.
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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 | 0,005 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».