Correlation of Throwing Velocity to the Results of Lower-Body Field Tests in Male College Baseball Players
Notice bibliographique
Résumé
Baseball-specific athleticism, potential, and performance have been difficult to predict. Increased muscle strength and power can increase throwing velocity but the majority of research has focused on the upper body. The present study sought to determine if bilateral or unilateral lower-body field testing correlates with throwing velocity. Baseball throwing velocity scores were correlated to the following tests: medicine ball (MB) scoop toss and squat throw, bilateral and unilateral vertical jumps, single and triple broad jumps, hop and stop in both directions, lateral to medial jumps, 10- and 60-yd sprints, and both left and right single-leg 10-yd hop for speed in 42 college baseball players. A multiple regression analysis (forward method), assessing the relationship between shuffle and stretch throwing velocities and lower-body field test results determined that right-handed throwing velocity from the stretch position was most strongly predicted by lateral to medial jump right (LMJR) and body weight (BW; R = 0.322), whereas lateral to medial jump left (LMJL; R = 0.688) predicted left stretch throw. Right-handed shuffle throw was most strongly predicted by LMJR and MB scoop (R = 0.338), whereas LMJL, BW, and LMJR all contributed to left-handed shuffle throw (R = 0.982). Overall, this study found that lateral to medial jumps were consistently correlated with high throwing velocity in each of the throwing techniques, in both left-handed and right-handed throwers. This is the first study to correlate throwing velocity with a unilateral jump in the frontal plane, mimicking the action of the throwing stride.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».