Assessment and Monitoring of Ballistic and Maximal Upper-Body Strength Qualities in Athletes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate whether the dynamic strength index (DSI: ballistic peak force/isometric peak force) could be effectively used to guide specific training interventions and detect training-induced changes in maximal and ballistic strength. METHODS: Twenty-four elite male athletes were assessed in the isometric bench press and a 45% 1-repetition-maximum (1RM) ballistic bench throw using a force plate and linear position transducer. The DSI was calculated using the peak force values obtained during the ballistic bench throw and isometric bench press. Athletes were then allocated into 2 groups as matched pairs based on their DSI and strength in the 1RM bench press. Over the 5 wk of training, athletes performed either high-load (80-100% 1RM) bench press or moderate-load (40-55% 1RM) ballistic bench throws. RESULTS: The DSI was sensitive to disparate training methods, with the bench-press group increasing isometric bench-press peak force (P=.035, 91% likely), and the ballistic-bench-throw group increasing bench-throw peak force to a greater extent (P≤.001, 83% likely). A significant increase (P≤.001, 93% likely) in the DSI was observed for both groups. CONCLUSIONS: The DSI can be used to guide specific training interventions and can detect training-induced changes in isometric bench-press and ballistic bench-throw peak force over periods as short as 5 wk.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».