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Enregistrement W2345183594 · doi:10.5539/ies.v9n5p115

Effect of Core Training Program on Physical Functional Performance in Female Soccer Players

2016· article· en· W2345183594 sur OpenAlexvenueno aff
Cengiz Taşkın

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVertical jumpCore (optical fiber)JumpPhysical therapyMulti-stage fitness testMathematicsCore strengthMedicinePsychologyAnimal sciencePhysical fitnessPhysicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to determine the effect of core training program on speed, acceleration, vertical jump, and standing long jump in female soccer players. A total of 40 female soccer players volunteered to participate in this study. They were divided randomly into 1 of 2 groups: core training group (CTG; n = 20) and control group (CG; n = 20). The mean (SD) age was 19.05 ± 1.15 years, height was 160.60 ± 4.22 cm, weight was 56.45 ± 3.33 kg, and sport age was 4.50 ± 1.24 for the core training group; the mean (SD) age was 18.55 ± 0.76 years, height was 159.10 ± 3.86 cm, weight was 52.20 ± 3.60 kg, and sport age was 3.35 ± 0.75 years for the control group. Following randomization, the 2 groups did not differ significantly (p>0.05) in any of the dependent variables. The subjects in the control group did not participate in the training and participated only in the pre- and posttest measurements. To evaluate the effect of core training over the functional performance, we applied a testing procedure that included measurements of speed, acceleration, vertical jump, and standing long jump. The core training group showed a 3.4%, 5.9%, 13.3%, 4.2% improvement in speed, acceleration, vertical jump, and standing long jump (respectively) (P<0.05), whereas the control group did not change (P>0.05). In conclusion, Core exercises were improved speed, acceleration, vertical jump, and standing long jump in 18-19 years-old female soccer players. Therefore, it is believed core training is necessary for optimal sport performance and should not be dismissed for all sport branches.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,327 · 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

Citations29
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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