The effect of maturation on adaptations to strength training and detraining in 11–15‐year‐olds
Notice bibliographique
Résumé
To investigate how maturity status modifies the effects of strength training and detraining on performance, we subjected 33 young men to 8 weeks of strength training twice per week followed by 8 weeks without training. Changes in performance tests were analyzed in three maturity groups based on years from/to age of predicted peak height velocity (PHV): pre-PHV (-1.7 ± 0.4 years; n = 10), mid-PHV (-0.2 ± 0.4 years; n = 11), and post-PHV (1.0 ± 0.4 years; n = 12). Mean training effects on one repetition maximum strength (3.6-10.0%), maximum explosive power (11-20%), jump length (6.5-7.4%), and sprint times (-2.1% to -4.7%) ranged from small to large, with generally greater changes in mid- and post-PHV groups. Changes in force-velocity relationships reflected generally greater increases in strength at faster velocities. In the detraining period, the pre-PHV group showed greatest loss of strength and power, the post-PHV group showed some loss of sprint performance, but all groups maintained or improved jump length. Strength training was thus generally less effective before the growth spurt. Maintenance programs are needed for most aspects of explosive performance following strength training before the growth spurt and for sprint speed after the growth spurt.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».