Effects of In-Season Short-term Plyometric Training Program on Sprint and Jump Performance of Young Male Track Athletes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We studied the effect of supplementing normal in-season training by a 10-week lower limb plyometric training program (hurdle and depth jumping), examining measures of competitive potential (peak power output [PP], sprint running velocity, squat jump [SJ], countermovement jump [CMJ], drop jump [DJ], and lower limb muscle volume). The subjects (27 male track athletes, aged 11.9 ± 1.0 years; body mass: 39.1 ± 6.1 kg; height: 1.56 ± 0.02 m; body fat: 12.8 ± 4.4%) were randomly assigned between a control (normal training) group (C; n = 13) and an experimental group (E; n = 14) who also performed plyometric training 3 times per week. A force-velocity ergometer test determined PP and SJ, and an Optojump apparatus evaluated CMJ height and DJ (height and power). A multiple-5-bound test assessed horizontal jumping, and video-camera analyses over a 40-m sprint yielded velocities for the first step (VS), the first 5 m (V5m), and between 35 and 40 m (Vmax). Leg muscle volume was estimated anthropometrically. Experimental group showed gains relative to C in SJ height (p < 0.001); CMJ height (p < 0.01); DJ height and power relative to body mass (p < 0.01 for both); and all sprint velocities (p < 0.01 for VS and V(5m, p) ≤ 0.05 for Vmax). There was also a significant increase (p < 0.01) in thigh muscle volume, but leg muscle volume, thigh cross-sectional area, and PP remained unchanged. We conclude that adding plyometric training improved important components of athletic performance relative to standard in-season training in young runners.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle