Acute Effects of Dynamic Stretching, Static Stretching, and Light Aerobic Activity on Muscular Performance in Women
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
The purpose of this study was to compare three warm-up protocols--static stretching, dynamic stretching, and light aerobic activity--on selected measures of range of motion and power in untrained females and to investigate the sustained effects at 5 and 30 minutes after warm-up. A total of 24 healthy females (ages 23-29 years) attended one familiarization session and three test sessions on nonconsecutive days within 2 weeks. A within-subject design protocol with the testing investigators blinded to the subjects' warm-up was followed. Each session started with 5 minutes of light aerobic cycling followed by pretest baseline measures. Another 5 minutes of light aerobic cycling was completed and followed by one of the three randomly selected warm-up interventions (static stretching, dynamic stretching, or light aerobic activity). The following posttest outcome measures were collected 5 and 30 minutes following the intervention: modified Thomas test, countermovement jump, and isometric time to peak force knee extension measured by dynamometer. Analysis of the data revealed significant time effects on range of motion and countermovement jump changes. No significant differences (p > 0.05) were found between the warm-up conditions on any of the variables. The variation in responses to warm-up conditions emphasizes the unique nature of individual reactions to different warm-ups; however, there was a tendency for warm-ups with an active component to have beneficial effects. The data suggests dynamic stretching has greater applicability to enhance performance on power outcomes compared to static stretching.
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.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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