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Enregistrement W1740288848 · doi:10.3233/ies-130486

Correlation of static and dynamic trunk muscle endurance and bat swing velocity in high school aged baseball players

2013· article· en· W1740288848 sur OpenAlexfundno aff
Kun-Han Lin, Yi-Ming Huang, Wen‐Tzu Tang, Ya‐Ju Chang, Yachen Liu, Chiang Liu

Notice bibliographique

RevueIsokinetics and Exercise Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSports Dynamics and Biomechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésSwingTrunkPhysical medicine and rehabilitationLeg musclePhysicsMedicineBiologyAcousticsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Trunk muscle endurance training is used by most high school baseball or softball coaches. However, evidence demonstrating a relationship between trunk muscle endurance and batting performance is lacking. OBJECTIVE: This study aimed to establish a relationship between trunk muscle endurance and bat swing velocity in a high school baseball team. METHOD: Sixty-one high school (15–18 years old) baseball players, taken from the same team, with 6.5 ± 1.3 years of training experience, participated in the following tests: static trunk flexion/extension endurance tests, dynamic trunk flexion/extension endurance tests and a maximum bat swing velocity test. RESULTS: Bat swing velocity showed significant low-to-moderate negative correlations with static trunk flexor endurance (P=0.001, r=−0.404), dynamic trunk flexor endurance (P=0.016, r= −0.308) and the ratio of static flexor/extensor endurance (P=0.021, r=−0.298). CONCLUSIONS: These findings support the concept that better trunk flexor endurance might not benefit batting performance. Trunk flexor endurance training should not be over-emphasized when the targeted training goal is to enhance bat swing velocity.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,553
Score d'incertitude au seuil0,405

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,177 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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