Do Lower-Body Dimensions and Body Composition Explain Vertical Jump Ability?
Notice bibliographique
Résumé
Caia, J, Weiss, LW, Chiu, LZF, Schilling, BK, Paquette, MR, and Relyea, GE. Do lower-body dimensions and body composition explain vertical jump ability? J Strength Cond Res 30(11): 3073-3083, 2016-Vertical jump (VJ) capability is integral to the level of success attained by individuals participating in numerous sport and physical activities. Knowledge of factors related to jump performance may help with talent identification and/or optimizing training prescription. Although myriad variables are likely related to VJ, this study focused on determining if various lower-body dimensions and/or body composition would explain some of the variability in performance. Selected anthropometric dimensions were obtained from 50 university students (25 men and 25 women) on 2 occasions separated by 48 or 72 hours. Estimated body fat percentage (BF%), height, body weight, hip width, pelvic width, bilateral quadriceps angle (Q-angle), and bilateral longitudinal dimensions of the feet, leg, thigh, and lower limb were obtained. Additionally, participants completed countermovement VJs. Analysis showed BF% to have the highest correlation with countermovement VJ displacement (r = -0.76, p < 0.001). When examining lower-body dimensions, right-side Q-angle displayed the strongest association with countermovement VJ displacement (r = -0.58, p < 0.001). Regression analysis revealed that 2 different pairs of variables accounted for the greatest variation (66%) in VJ: (a) BF% and sex and (b) BF% and body weight. Regression models involving BF% and lower-body dimensions explained up to 61% of the variance observed in VJ. Although the variance explained by BF% may be increased by using several lower-body dimensions, either sex identification or body weight explains comparatively more. Therefore, these data suggest that the lower-body dimensions measured herein have limited utility in explaining VJ performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».