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Enregistrement W2158175382 · doi:10.1080/14763141.2014.982696

The reliability of isoinertial force–velocity–power profiling and maximal strength assessment in youth

2015· article· en· W2158175382 sur OpenAlexaff
César Meylan, John Cronin, Jon L. Oliver, Michael M.G. Hughes, Boris Jidovtseff, Shane D. Pinder

Notice bibliographique

RevueSports Biomechanics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensCanadian Sport Centre Pacific
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntraclass correlationSupine positionCoefficient of variationMathematicsStatisticsMedicineReproducibilitySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to quantify the inter-session reliability of force-velocity-power profiling and estimated maximal strength in youth. Thirty-six males (11-15 years old) performed a ballistic supine leg press test at five randomized loads (80%, 100%, 120%, 140%, and 160% body mass) on three separate occasions. Peak and mean force, power, velocity, and peak displacement were collected with a linear position transducer attached to the weight stack. Mean values at each load were used to calculate different regression lines and estimate maximal strength, force, velocity, and power. All variables were found reliable (change in the mean [CIM] = - 1 to 14%; coefficient of variation [CV] = 3-18%; intraclass correlation coefficient [ICC] = 0.74-0.99), but were likely to benefit from a familiarization, apart from the unreliable maximal force/velocity ratio (CIM = 0-3%; CV = 23-25%; ICC = 0.35-0.54) and load at maximal power (CIM = - 1 to 2%; CV = 10-13%; ICC = 0.26-0.61). Isoinertial force-velocity-power profiling and maximal strength in youth can be assessed after a familiarization session. Such profiling may provide valuable insight into neuromuscular capabilities during growth and maturation and may be used to monitor specific training adaptations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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