Associations Between Dry Land Strength and Power Measurements with Swimming Performance in Elite Athletes: a Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
The main aim of the present study was to analyze the relationships between dry land strength and power measurements with swimming performance. Ten male national level swimmers (age: 14.9 ± 0.74 years, body mass: 60.0 ± 6.26 kg, height: 171.9 ± 6.26, 100 m long course front crawl performance: 59.9 ± 1.87 s) volunteered as subjects. Height and Work were estimated for CMJ. Mean power in the propulsive phase was assessed for squat, bench press (concentric phase) and lat pull down back. Mean force production was evaluated through 30 s maximal effort tethered swimming in front crawl using whole body, arms only and legs only. Swimming velocity was calculated from a maximal bout of 50 m front crawl. Height of CMJ did not correlate with any of the studied variables. There were positive and moderate-strong associations between the work during CMJ and mean propulsive power in squat with tethered forces during whole body and legs only swimming. Mean propulsive power of bench press and lat pull down presented positive and moderate-strong relationships with mean force production in whole body and arms only. Swimming performance is related with mean power of lat pull down back. So, lat pull down back is the most related dry land test with swimming performance; bench press with force production in water arms only; and work during CMJ with tethered forces legs only.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».