Ten Minutes of Dynamic Stretching Is Sufficient to Potentiate Vertical Jump Performance Characteristics
Notice bibliographique
Résumé
The current literature recommends dynamic rather than static stretching for the athletic warm-up. Dynamic stretching and various conditioning stimuli are used to induce potentiation in subsequent athletic performance. However, it is unknown as to which type of activity in conjunction with dynamic stretching within a warm-up provides the optimal potentiation of vertical jump performance. It was the objective of the study to examine the possible potentiating effect of various types of conditioning stimuli with dynamic stretching. Twenty athletes participated in 6 protocols. All the experimental protocols included 10 minutes of dynamic stretching. After the dynamic stretching, the subjects performed a (a) concentric (DS/CON): 3 sets of 3 repetition maximum deadlift exercise; (b) isometric (DS/ISOM): 3 sets of 3-second maximum voluntary contraction back squats; (c) plyometric (DS/PLYO): 3 sets of 3 tuck jumps; (d) eccentric (DS/ECC): 3 modified drop jumps; (e) dynamic stretching only (DS), and (f) control protocol (CON). Before the intervention and at recovery periods of 15 seconds, 4, 8, 12, 16, and 20 minutes, the participants performed 1-2 maximal countermovement jumps. The DS and DS/CON protocols generally had a 95-99% likelihood of exceeding the smallest worthwhile change for vertical jump height, peak power, velocity and force. However, the addition of the deadlift to the DS did not augment the potentiating effect. Time-to-peak potentiation was variable between individuals but was most consistent between 3 and 5 minutes. Thus, the volume and the intensity associated with 10 minutes of dynamic stretching were sufficient to provide the potentiation of vertical jump characteristics. Additional conditioning activities may promote fatigue processes, which do not permit further potentiation.
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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) | 0,000 | 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 ».