Validation of jump squats as a practical measure of post-activation potentiation
Notice bibliographique
Résumé
To determine if post-activation potentiation (PAP) can augment sports performance, it is pertinent that researchers be confident that any enhancement in performance is attributable to the PAP phenomenon. However, obtaining mechanistic measures of PAP in the daily training environment of highly trained athletes is impractical. We sought to validate jump squats as a practical measure with ecological validity to sports performance against a mechanistic measure of PAP. We assessed the evoked muscle twitch properties of the knee extensors and jump squat kinetics of 8 physically trained males in response to a 5-repetition-maximum back squat conditioning stimulus (CS). Evoked muscle twitch, followed by 3 jump squats, was assessed before and at 4, 8, and 12 min post CS. Time intervals were assessed on separate occasions using a Latin square design. Linear regression was used to determine the relationship between post-pre changes in kinetic variables and muscle twitch peak force (Ft) and twitch rate of force development (RFDt). Large correlations were observed for both concentric relative and absolute mean power and Ft (r = 0.50 ± 0.30) and RFDt (r = 0.56 ± 0.27 and r = 0.58 ± 0.26). Concentric rate of force development (RFD) showed moderate correlations with Ft (r = 0.45 ± 0.33) and RFDt (r = 0.49 ± 0.32). Small-to-moderate correlations were observed for a number of kinetic variables (r = -0.42-0.43 ± 0.32-0.38). Jump squat concentric mean power and RFD are valid ecological measures of muscle potentiation, capable of detecting changes in athletic performance in response to the PAP phenomenon.
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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».