Lower Limb Maximal Dynamic Strength and Agility Determinants in Elite Basketball Players
Notice bibliographique
Résumé
The aims of this study were to examine the relationship between squat 1 repetition maximum (1RM) and basketball-relevant tests and the variables that influence agility (T-test) in elite male professional basketball players (n = 14, age 23.3 +/- 2.7 years, height 195.6 +/- 8.3 cm, body mass 94.2 +/- 10.2 kg). T-test performance was significantly related to body mass (r = 0.58, p = 0.03) and to percentage of body fat (r = 0.80, p < 0.001). A significant negative correlation was observed between t-test and 5-jump test performance (r = -0.61, p = 0.02). Squat 1RM was significantly related to 5-, 10-, and 30-m sprint times. Stepwise correlation analysis showed percentage of body fat was the best single predictor factor (p < 0.05) of agility. Squat 1RM performance was the best single predictor of 5-m and 10-m sprint times (p < 0.05). In light of the present study's findings, agility should be regarded as a per se physiological ability for elite basketball players. Consequently, basketball-specific agility drills should be stressed in elite basketball training. Given the association between squat 1RM performance and short sprint times, squat exercises should be a major component of basketball conditioning.
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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) | 0,002 | 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 ».