Vibration Training: An Overview of the Area, Training Consequences, and Future Considerations
Notice bibliographique
Résumé
The effects of vibration on the human body have been documented for many years. Recently, the use of vibration for improving the training regimes of athletes has been investigated. Vibration has been used during strength-training movements such as elbow flexion, and vibration has also been applied to the entire body by having subjects stand on vibration platforms. Exposure to whole-body vibration has also resulted in a significant improvement in power output in the postvibratory period and has been demonstrated to induce significant changes in the resting hormonal profiles of men. In addition to the potential training effects of vibration, the improvement in power output that is observed in the postvibratory period may also lead to better warm-up protocols for athletes competing in sporting events that require high amounts of power output. These observations provide the possibility of new and improved methods of augmenting the training and performance of athletes through the use vibration training. Despite the potential benefits of vibration training, there is substantial evidence regarding the negative effects of vibration on the human body. In conclusion, the potential of vibration treatment to enhance the training regimes of athletes appears quite promising. It is essential though that a thorough understanding of the implications of this type of treatment be acquired prior to its use in athletic situations. Future research should be done with the aim of understanding the biological effects of vibration on muscle performance and also the effects of different vibration protocols on muscle performance.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».