A NEW NOMOGRAM FOR ESTIMATING PEAK LEG POWER OUTPUT IN THE VERTICAL JUMP
Notice bibliographique
Résumé
Leg power is an important component in assessing both performance-related and health-related fitness. Historically, leg power has been estimated from vertical jump height using the Lewis equation and nomogram. Recent research has illustrated convincingly that the Lewis equation estimates average leg power (Sayers et al., Med. Sci. Sports Exerc. 31:572–577, 1999). However, peak leg power is more applicable to the functional requirements of health-related fitness and it is a better predictor of jump height. Therefore, the Sayers equation was developed to predict peak leg power output: Peak Power (W) = 60.7 × (vertical jump height [cm]) + 45.3 × (body mass [kg]) - 2055. PURPOSE To develop a nomogram based on the Sayers equation for simplified use in fitness assessments. METHODS The Sayers equation for peak leg power output in the vertical jump was transformed to an alignment nomogram and evaluated for ease of use and accuracy. The nomogram is simple to reproduce in any standard spreadsheet program by inputting power in 100 W increments, body mass in 5 kg increments, and then solving the Sayers equation for vertical jump height (in cm). Our evaluation of the nomogram consisted of comparing the peak leg power determined by two unaccustomed technicians, when inputting body mass and jump height pairs distributed throughout the range of values observed in the general population. RESULTS The vertical jump alignment nomogram is easy to use and generates values for peak leg power that are well within the precision of the regression equation (r >0.99, CV <0.2%). The error introduced by the new nomogram is ±12 W, in comparison to the standard error estimate of 355 W for the Sayers equation itself. Between observer error was less than 0.3% with a correlation greater than 0.99. CONCLUSION The Keir nomogram provides an easy to use and accurate representation of the Sayers equation.
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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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».