Aerobic activity before and following short-duration static stretching improves range of motion and performance vs. a traditional warm-up
Notice bibliographique
Résumé
Many activities necessitate a high degree of static joint range of motion (ROM) for an extended duration. The objective of this study was to examine whether ROM could be improved with a short duration and volume of static stretching within a warm-up, without negatively impacting performance. Ten male recreationally active participants completed 2 separate protocols to examine changes in ROM and performance, respectively, with different warm-ups. The warm-up conditions for the ROM protocol were static stretching (SS), consisting of 6 repetitions of 6 s stretches; 10 min of running prior to the SS (AS); and 5 min of running before and after the SS (ASA). The performance protocol included a control condition of 10 min of running. Measures for the ROM protocol included hip flexion ROM, passive leg extensor tension, and hamstring electromyographic (EMG) activity at pre-warm-up, and at 1, 10, 20, and 30 min post-warm-up. Performance measures included countermovement jump (CMJ) height, reaction time (RT), movement time (MT), and balance at pre-warm-up and at 1 and 10 min post-warm-up. The ASA produced greater ROM overall than the SS and AS conditions (p < 0.0001), persisting for 30 min. There were no significant alterations in passive muscle tension or EMG. For the performance protocol, there were no main effects for condition, but there was a main effect for time, with CMJ height being greater at 1 and 10 min post-warm-up (p = 0.0004). Balance ratios and MT improved at 10 min post-warm-up (p < 0.0001). Results indicate that the ASA method can provide ROM improvements for 30 min with either facilitation or no impairment in performance. This may be especially important for athletes who substitute later into a game with minimal time for a full warm-up.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».