A Multi-Test Assessment of Anaerobic Power in Male Athletes
Notice bibliographique
Résumé
1436 The assessment of sport specific anaerobic power using various field and laboratory tests is often used to chart training progress and identify talent. PURPOSE: To determine if an extensive battery of anaerobic tests could successfully identify differing components of athletic power, predict short sprint performance, and distinguish between worst, average, and best performances. METHODS: 18 male college athletes (23 ± 7 yrs, Height 179 ± 5 cm, Body mass 85 ± 12 kg) performed 8 subclasses of tests to assess specific components of anaerobic power (1RM tests: Smith machine back squat, supine bench press, and barbell power clean; Jump tests: CMVJ, CMVJ + 20kg, CMVJ +40 kg, CONJ, 30cm depth jump, plyometric push up, and standing long jump; 10M sprint, 35M sprint; 10 second Quebec cycle test; 7.2kg overhead shot throw, 3.5kg seated shot throw). RESULTS: T-tests were used to assess any statistical differences between jump variables (Height (cm), Ppower (W), Ppower/kg (W/kg)) for the different jump conditions (CMVJ, CMVJ +20kg, CMVJ + 40kg, CONJ, 30cm depth jump). Correlation coefficients (r) and coefficients of determination (R squared) values were calculated between all test variables to assess commonality between tests. Correlations ranged from r = −0.85 (CD 72.4%) to r = 0.91 (CD 83%) Power produced during the depth jump condition was statistically greater (p ≤ 0.05) compared to all other jump conditions. Measure's corrected for body mass (Ppower/kg) produced stronger correlations when body mass was the primary resistance, and when maximal speed (10 m, 35 m sprints (s)), and height (CMVJ, CONJ) were the performance objectives. Regression analysis highlighted statistically significant groupings of variables, which could in part predict performance (10m sprint, 35m sprint (s), height CMVJ, CONJ (cm), Overhead shot distance (m), Plyopush up power (W)) outcomes. The best three groupings accounted for 65% to 85% of the performance outcomes during the performance tests. CONCLUSIONS: A combined multi-test approach of anerobic power is needed to assess varying force/velocity components of short sprint, jumping, and throwing performance with a greater degree of specificity. Care needs to be taken so that tests do not measure the same components of anaerobic power.
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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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».