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Enregistrement W2342078285 · doi:10.1519/jsc.0000000000001425

Sequencing Effects of Balance and Plyometric Training on Physical Performance in Youth Soccer Athletes

2016· article· en· W2342078285 sur OpenAlexaff
Raouf Hammami, Urs Granacher, Issam Makhlouf, David G. Behm, Anis Chaouachi

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Strength and Conditioning Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlyometricsBalance (ability)Balance testJumpingPhysical therapySprintAthletesMedicineStretch shortening cyclePhysical medicine and rehabilitationJump

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hammami, R, Granacher, U, Makhlouf, I, Behm, DG, and Chaouachi, A. Sequencing effects of balance and plyometric training on physical performance in youth soccer athletes. J Strength Cond Res 30(12): 3278-3289, 2016-Balance training may have a preconditioning effect on subsequent power training with youth. There are no studies examining whether the sequencing of balance and plyometric training has additional training benefits. The objective was to examine the effect of sequencing balance and plyometric training on the performance of 12- to 13-year-old athletes. Twenty-four young elite soccer players trained twice per week for 8 weeks either with an initial 4 weeks of balance training followed by 4 weeks of plyometric training (BPT) or 4 weeks of plyometric training proceeded by 4 weeks of balance training (PBT). Testing was conducted pre- and posttraining and included medicine ball throw; horizontal and vertical jumps; reactive strength; leg stiffness; agility; 10-, 20-, and 30-m sprints; Standing Stork balance test; and Y-Balance test. Results indicated that BPT provided significantly greater improvements with reactive strength index, absolute and relative leg stiffness, triple hop test, and a trend for the Y-Balance test (p = 0.054) compared with PBT. Although all other measures had similar changes for both groups, the average relative improvement for the BPT was 22.4% (d = 1.5) vs. 15.0% (d = 1.1) for the PBT. BPT effect sizes were greater with 8 of 13 measures. In conclusion, although either sequence of BPT or PBT improved jumping, hopping, sprint acceleration, and Standing Stork and Y-Balance, BPT initiated greater training improvements in reactive strength index, absolute and relative leg stiffness, triple hop test, and the Y-Balance test. BPT may provide either similar or superior performance enhancements compared with PBT.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations127
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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