Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this article was to evaluate the clinical and basic science evidence surrounding the hypothesis that stretching improves performance. DATA SOURCES AND SELECTION: MEDLINE and Sport Discus were searched using MeSH and textwords for English-language and French-language articles related to stretching and performance (or performance tests). Additional references were reviewed from the bibliographies and from citation searches on key articles. All articles related to stretching and performance (or performance tests) were reviewed. MAIN RESULTS: Of the 23 articles examining the effects of an acute bout of stretching, 22 articles suggested that there was no benefit for the outcomes isometric force, isokinetic torque, or jumping height. There was 1 article that suggested improved running economy. Of 4 articles examining running speed, 1 suggested that stretching was beneficial, 1 suggested that it was detrimental, and 2 had equivocal results. Of the 9 studies examining the effects of regular stretching, 7 suggested that it was beneficial, and the 2 showing no effect examined only the performance test of running economy. There were none that suggested that it was detrimental. CONCLUSIONS: An acute bout of stretching does not improve force or jump height, and the results for running speed are contradictory. Regular stretching improves force, jump height, and speed, although there is no evidence that it improves running economy.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».