Olympic Weightlifting and Plyometric Training With Children Provides Similar or Greater Performance Improvements Than Traditional Resistance Training
Notice bibliographique
Résumé
A number of organizations recommend that advanced resistance training (RT) techniques can be implemented with children. The objective of this study was to evaluate the effectiveness of Olympic-style weightlifting (OWL), plyometrics, and traditional RT programs with children. Sixty-three children (10-12 years) were randomly allocated to a 12-week control OWL, plyometric, or traditional RT program. Pre- and post-training tests included body mass index (BMI), sum of skinfolds, countermovement jump (CMJ), horizontal jump, balance, 5- and 20-m sprint times, isokinetic force and power at 60 and 300° · s(-1). Magnitude-based inferences were used to analyze the likelihood of an effect having a standardized (Cohen's) effect size exceeding 0.20. All interventions were generally superior to the control group. Olympic weightlifting was >80% likely to provide substantially better improvements than plyometric training for CMJ, horizontal jump, and 5- and 20-m sprint times, whereas >75% likely to substantially exceed traditional RT for balance and isokinetic power at 300° · s(-1). Plyometric training was >78% likely to elicit substantially better training adaptations than traditional RT for balance, isokinetic force at 60 and 300° · s(-1), isokinetic power at 300° · s(-1), and 5- and 20-m sprints. Traditional RT only exceeded plyometric training for BMI and isokinetic power at 60° · s(-1). Hence, OWL and plyometrics can provide similar or greater performance adaptations for children. It is recommended that any of the 3 training modalities can be implemented under professional supervision with proper training progressions to enhance training adaptations in children.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».