MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4407587553 · doi:10.1051/sm/2024032

Development of physiological, anthropometric and psychological parameters in adolescent ice hockey players

2025· article· en· W4407587553 sur OpenAlexaff
Vincent Huard Pelletier, François Trudeau, Jean Lemoyne

Notice bibliographique

RevueMovement & Sport Sciences - Science & Motricité · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce hockeyAnthropometryPsychologyApplied psychologyPhysical medicine and rehabilitationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: One of the most critical periods in a player’s development is adolescence when major competitions and hormonal changes occur. However, very few studies have investigated ice hockey-related performances during this period and whether players’ perceptions of competence also evolve. Therefore, this study aimed to measure the progression of players’ different anthropometric, physiological, and psychological attributes as a function of their pubertal status and team selection during a competitive ice hockey season. Methods: Forty male (M age ± SD = 13.81 ± 0.41 years) and 38 female (M age ± SD = 14.97 ± 0.92 years) players were monitored as part of a selection process for a national team between July 2021 and January 2023. Participants completed off-ice and on-ice fitness tests three and two times, respectively, and filled out the Self-Perceived Ice Hockey Competence Scale twice. Results: players further along in their pubertal development are stronger and more powerful, but perceptions of competence remain stable over the same period, regardless of selection or pubertal status. Conclusion: The study allows us to better understand the evolution of actual and perceived competence during a key period in high-level ice hockey development and to differentiate the progress of youngsters selected or not for a provincial team.

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)0,000
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
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMovement & Sport Sciences - Science & MotricitéMême sujetSports Performance and TrainingTravaux en français237 207