The Combination of Plyometric and Balance Training Improves Sprint and Shuttle Run Performances More Often Than Plyometric-Only Training With Children
Notice bibliographique
Résumé
Because balance is not fully developed in children and studies have shown functional improvements with balance only training studies, a combination of plyometric and balance activities might enhance static balance, dynamic balance, and power. The objective of this study was to compare the effectiveness of plyometric only (PLYO) with balance and plyometric (COMBINED) training on balance and power measures in children. Before and after an 8-week training period, testing assessed lower-body strength (1 repetition maximum leg press), power (horizontal and vertical jumps, triple hop for distance, reactive strength, and leg stiffness), running speed (10-m and 30-m sprint), static and dynamic balance (Standing Stork Test and Star Excursion Balance Test), and agility (shuttle run). Subjects were randomly divided into 2 training groups (PLYO [n = 14] and COMBINED [n = 14]) and a control group (n = 12). Results based on magnitude-based inferences and precision of estimation indicated that the COMBINED training group was considered likely to be superior to the PLYO group in leg stiffness (d = 0.69, 91% likely), 10-m sprint (d = 0.57, 84% likely), and shuttle run (d = 0.52, 80% likely). The difference between the groups was unclear in 8 of the 11 dependent variables. COMBINED training enhanced activities such as 10-m sprints and shuttle runs to a greater degree. COMBINED training could be an important consideration for reducing the high velocity impacts of PLYO training. This reduction in stretch-shortening cycle stress on neuromuscular system with the replacement of balance and landing exercises might help to alleviate the overtraining effects of excessive repetitive high load activities.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».