Anthropometric and Physical Qualities of International Level Female Rugby Sevens Athletes Based on Playing Position
Notice bibliographique
Résumé
Agar-Newman, DJ, Goodale, TL, and Klimstra, MD. Anthropometric and Physical Qualities of International Level Female Rugby Sevens Athletes Based on Playing Position. J Strength Cond Res 31(5): 1346-1352, 2017-The purpose of this study was to profile international level female sevens athletes and determine whether anthropometric and physical qualities are able to differentiate between backs and forwards. Twenty-four subjects with a mean (±SD) age of 22.8 ± 4.0 years and body weight of 69.4 ± 5.2 kg were sampled from a national team training program, ranked in the top 3 on the IRB Women's Sevens World Series. Anthropometric (height, body mass, and sum of 7 skinfolds) and performance measures (power clean, front squat, bench press, neutral grip pull-up, 40-m sprint, and 1,600-m run) were collected across the 2013-2014 centralized period and compared across playing position. The 13 backs (mean age ± SD = 21.3 ± 3.5 years) and 11 forwards (mean age ± SD = 24.5 ± 4.0 years) had significant differences in body mass (66.40 ± 3.48 vs. 72.87 ± 4.79 kg) and initial sprint momentum (366.8 ± 19.8 vs. 399.2 ± 22.4 kg·m·s). However no other measures showed positional differences. The lack of positional differences in female rugby sevens may be due to the multifarious physical requirements of a sevens athlete, leading to a generic athletic profile, or perhaps due to a lack of selective pressure. Also, it is conceivable that the anthropometric and physical qualities measured in this study lacked the necessary precision or failed to capture the unique attributes of each position. In conclusion, this is the first investigation profiling international level female sevens athletes. The normative data presented within this article highlight the physical requirements of female sevens athletes for strength and conditioning practitioners. In addition, the lack of positional differences discovered should impact the training program design.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».