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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».