Effects of weight lifting training combined with plyometric exercises on physical fitness, body composition, and knee extension velocity during kicking in football
Notice bibliographique
Résumé
The effects of a training program consisting of weight lifting combined with plyometric exercises on kicking performance, myosin heavy-chain composition (vastus lateralis), physical fitness, and body composition (using dual-energy X-ray absorptiometry (DXA)) was examined in 37 male physical education students divided randomly into a training group (TG: 16 subjects) and a control group (CG: 21 subjects). The TG followed 6 weeks of combined weight lifting and plyometric exercises. In all subjects, tests were performed to measure their maximal angular speed of the knee during in-step kicks on a stationary ball. Additional tests for muscle power (vertical jump), running speed (30 m running test), anaerobic capacity (Wingate and 300 m running tests), and aerobic power (20 m shuttle run tests) were also performed. Training resulted in muscle hypertrophy (+4.3%), increased peak angular velocity of the knee during kicking (+13.6%), increased percentage of myosin heavy-chain (MHC) type IIa (+8.4%), increased 1 repetition maximum (1 RM) of inclined leg press (ILP) (+61.4%), leg extension (LE) (+20.2%), leg curl (+15.9%), and half squat (HQ) (+45.1%), and enhanced performance in vertical jump (all p < or = 0.05). In contrast, MHC type I was reduced (-5.2%, p < or = 0.05) after training. In the control group, these variables remained unchanged. In conclusion, 6 weeks of strength training combining weight lifting and plyometric exercises results in significant improvement of kicking performance, as well as other physical capacities related to success in football (soccer).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».