Incremental training intensities increases loads on the lower back of elite female rowers
Notice bibliographique
Résumé
Lumbar-pelvic kinematics change in response to increasing rowing stroke rates, but little is known about the effect of incremental stroke rates on changes in joint kinetics and their implications for injury. The purpose of this study was to quantify the effects of incremental rowing intensities on lower limb and lumbar-pelvic kinetics. Twelve female rowers performed an incremental test on a rowing ergometer. Kinematic data of rowers' ankle, knee, hip and lumbar-pelvic joints, as well as external forces at the handle, seat and foot-stretchers of the rowing machine were recorded. Inter-segmental moments and forces were calculated using inverse dynamics and were compared across stroke rates using repeated measures ANOVA. Rowers exhibited increases in peak ankle and L5/S1 extensor moments, reductions in peak knee moments and no change in peak hip moments, with respect to stroke rate. Large shear and compressive forces were seen at L5/S1 and increased with stroke rate (P < 0.05). This coincided with increased levels of lumbar-pelvic flexion. High levels of lumbar-pelvic loading at higher stroke rates have implications with respect to injury and indicated that technique was declining, leading to increased lumbar-pelvic flexion. Such changes are not advantageous to performance and can potentially increase the risk of developing injuries.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».