Influence of Compression and Stiffness Apparel on Vertical Jump Performance
Notice bibliographique
Résumé
Compression apparel alters both compression of the soft tissues and the hip joint stiffness of athletes. It is not known whether it is the compression elements, the stiffness elements, or some combination that increases performance. Therefore, the purpose of this study was to determine how systematically increasing upper leg compression and hip joint stiffness independently from one another affects vertical jumping performance. Ten male athletes performed countermovement vertical jumps in 8 concept apparel conditions and 1 control condition (loose fitting shorts). The 8 apparel conditions, 4 that specifically altered the amount of compression exerted on the thigh and 4 that altered the hip joint stiffness by means of elastic thermoplastic polyurethane bands, were tested on 2 separate testing sessions (one testing the compression apparel and the other testing the stiffness apparel). Maximum jump height was measured, while kinematic data of the hip, knee, and ankle joint were recorded with a high-speed camera (480 Hz). Both compression and stiffness apparel can have a positive influence on vertical jumping performance. The increase in jump height for the optimal compression was due to increased hip joint range of motion and a trend of increasing the jump time. Optimal stiffness also increased jump height and had the trend of decreasing the hip joint range of motion and hip joint angular velocity. The exact mechanisms by which apparel interventions alter performance is not clear, but it may be due to alterations to the force-length and force-velocity relationships of muscle.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».