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Enregistrement W4412940246 · doi:10.1080/02701367.2025.2526638

A Cross-Sectional Study of the Development of Lateral Preference in Ice Hockey

2025· article· en· W4412940246 sur OpenAlexafffund
Charles-Anthony Dubeau, Nicola Thibault, Simon Grondin

Notice bibliographique

RevueResearch Quarterly for Exercise and Sport · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHemispheric Asymmetry in Neuroscience
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council
Mots-clésIce hockeyPreferenceCross-sectional studyPsychologyPhysical medicine and rehabilitationMedicineMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In ice hockey, players choose between one of only two ways to hold a stick, which reflects what is referred to as one's lateral preference in ice hockey. What determines this preference remains unknown. While handedness appears to be an important determinant of ice hockey's lateral preference, proportions demonstrate it cannot be the only influencing factor. The aim of the study was (1) to identify when ice hockey's lateral preference is determined in one's development and (2) empirically identify some of its determinant. The sample consisted of 106 children aged three to six, who were asked to perform a stick-handling task. The goal was to test whether their instinctive lateral preference aligned with their optimal lateral preference (i.e. the one in which they performed best), and whether this alignment was more frequent in older children. Neither chi-square nor segmented regression analyses revealed such alignment. Still, the present results suggest that ice hockey's lateral preference is likely determined around 5 years old. Also, parents were asked to answer a home-made questionnaire, which aimed to identify the potential determinant of their children's lateral preference in ice hockey. Parents identified "children's own choice" and parental observation as the main determinants. These two factors thus join handedness (which received further support in the present study) as potential determinants of ice hockey's lateral preference.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,277

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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