An exploration of differential ratings of perceived exertion and training load in women's collegiate ice hockey
Notice bibliographique
Résumé
This study explored the relationship between differential ratings of perceived exertion (dRPE) and ratings of perceived exertion (RPE), and internal training load in a sample of collegiate ice hockey players. Twenty-six female (20 ± 1.66 yr, 169.1 ± 6.6 cm) varsity ice hockey players participated over seven weeks in the preseason and regular season. RPE, dRPE (i.e., breathlessness, lower limb exertion, and technical/cognitive demand), and practice duration were recorded each day following completion of on-ice training. RPE-breathlessness, RPE-lower limb exertion, and RPE-technical/cognitive explained approximately 75% of the variance seen in RPE. Differential RPE explained the most variance in RPE for goaltenders (R 2 = 0.86) followed by defenders (R 2 = 0.71) and forwards (R 2 = 0.70). RPE-breathlessness showed the strongest relationship with RPE, regardless of playing position. On average, internal training load was greatest on days furthest from match days, and tapered as training day approached match days. Overall, dRPE explained a statistically significant amount of the variance captured by RPE, indicating that it captures relevant information beyond only RPE. Using RPE and dRPE to measure internal training load is a low-cost and feasible method that can be used to assist athlete load monitoring in a female collegiate varsity ice hockey setting.
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 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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».