Exercise-Based Performance Enhancement and Injury Prevention for Firefighters
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Using exercise to enhance physical fitness may have little impact on performers' movement patterns beyond the gym environment. This study examined the fitness and movement adaptations exhibited by firefighters in response to 2 training methodologies. Fifty-two firefighters were assigned to a movement-guided fitness (MOV), conventional fitness (FIT), or control (CON) group. Before and after 12 weeks of training, participants performed a fitness evaluation and laboratory-based test. Three-dimensional lumbar spine and frontal plane knee kinematics were quantified. Five whole-body tasks not included in the interventions were used to evaluate the transfer of training. FIT and MOV groups exhibited significant improvements in all aspects of fitness; however, only MOV exhibited improvements in spine and frontal plane knee motion control when performing each transfer task (effect sizes [ESs] of 0.2-1.5). FIT exhibited less controlled spine and frontal plane knee motions while squatting, lunging, pushing, and pulling (ES: 0.2-0.7). More MOV participants (43%) exhibited only positive posttraining changes (i.e., improved control), in comparison with FIT (30%) and CON (23%). Fewer negative posttraining changes were also noted (19, 25, and 36% for MOV, FIT, and CON). These findings suggest that placing an emphasis on how participants move while exercising may be an effective training strategy to elicit behavioral changes beyond the gym environment. For occupational athletes such as firefighters, soldiers, and police officers, this implies that exercise programs designed with a movement-oriented approach to periodization could have a direct impact on their safety and effectiveness by engraining desirable movement patterns that transfer to occupational tasks.
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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 | 0,004 | 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 | 0,001 | 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 découle