Evaluation of Explosive Power Performance in Ski Jumpers and Nordic Combined Competitive Athletes
Notice bibliographique
Résumé
Between 1992 and 2010, a total of 334 males participated in this study that assessed the differences and relationships between anthropometric variables and lower limb muscle strength in young and adult ski jumpers (n = 207) and Nordic combined (NC, n = 127) athletes. All athletes completed a maximal vertical jump from an in-run position and a maximal relative isometric force (MRIF) of the knee extensor measurement in a laboratory setting. The body mass index (BMI) in young competitors was lower than in adult groups (NC: p < 0.001; ski jumping [SJ]: p < 0.001). Similarly, the MRIF in both limbs was lower for both disciplines in the groups of young competitors. The vertical jump height (VJH) was lower for young competitors than for adults (NC: p ≤ 0.05; SJ: p < 0.001). When comparing SJ and NC athletes, BMI was lower in SJ athletes. In addition, the adult SJ competitors exhibited greater values of bilateral MRIF (p ≤ 0.05) and VJH (p < 0.01). There was a strong positive correlation in MRIF between the left and right lower limbs (p < 0.001) for all groups of SJ and NC athletes; therefore, it was determined to be sufficient to measure the MRIF on a single limb. Application of the new training methods (e.g., less emphasis on maximum resistance exercises) resulted in improved explosive power in ski jumpers even at lower-body weights. These changes are in accordance with the change in ski jump techniques.
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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 | 0,004 | 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 ».