Metastability in plyometric training on unstable surfaces: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the past, plyometric training (PT) has been predominantly performed on stable surfaces. The purpose of this pilot study was to examine effects of a 7-week lower body PT on stable vs. unstable surfaces. This type of exercise condition may be denoted as metastable equilibrium. METHODS: Thirty-three physically active male sport science students (age: 24.1 ± 3.8 years) were randomly assigned to a PT group (n = 13) exercising on stable (STAB) and a PT group (n = 20) on unstable surfaces (INST). Both groups trained countermovement jumps, drop jumps, and practiced a hurdle jump course. In addition, high bar squats were performed. Physical fitness tests on stable surfaces (hexagonal obstacle test, countermovement jump, hurdle drop jump, left-right hop, dynamic and static balance tests, and leg extension strength) were used to examine the training effects. RESULTS: Significant main effects of time (ANOVA) were found for the countermovement jump, hurdle drop jump, hexagonal test, dynamic balance, and leg extension strength. A significant interaction of time and training mode was detected for the countermovement jump in favor of the INST group. No significant improvements were evident for either group in the left-right hop and in the static balance test. CONCLUSIONS: These results show that lower body PT on unstable surfaces is a safe and efficient way to improve physical performance on stable surfaces.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».