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Enregistrement W2347057670 · doi:10.3389/fphys.2016.00164

Effects of Resistance Training in Youth Athletes on Muscular Fitness and Athletic Performance: A Conceptual Model for Long-Term Athlete Development

2016· review· en· W2347057670 sur OpenAlexaff
Urs Granacher, Melanie Lesinski, Dirk Büsch, Thomas Muehlbauer, Olaf Prieske, Christian Puta, Albert Gollhofer, David G. Behm

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Physiology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesBundesinstitut für Sportwissenschaft
Mots-clésAthletesPlyometricsPsychologyPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationPhysical strengthBalance (ability)Applied psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the stages of long-term athlete development (LTAD), resistance training (RT) is an important means for (i) stimulating athletic development, (ii) tolerating the demands of long-term training and competition, and (iii) inducing long-term health promoting effects that are robust over time and track into adulthood. However, there is a gap in the literature with regards to optimal RT methods during LTAD and how RT is linked to biological age. Thus, the aims of this scoping review were (i) to describe and discuss the effects of RT on muscular fitness and athletic performance in youth athletes, (ii) to introduce a conceptual model on how to appropriately implement different types of RT within LTAD stages, and (iii) to identify research gaps from the existing literature by deducing implications for future research. In general, RT produced small-to-moderate effects on muscular fitness and athletic performance in youth athletes with muscular strength showing the largest improvement. Free weight, complex, and plyometric training appear to be well-suited to improve muscular fitness and athletic performance. In addition, balance training appears to be an important preparatory (facilitating) training program during all stages of LTAD but particularly during the early stages. As youth athletes become more mature, specificity, and intensity of RT methods increase. This scoping review identified research gaps that are summarized in the following and that should be addressed in future studies: (i) to elucidate the influence of gender and biological age on the adaptive potential following RT in youth athletes (especially in females), (ii) to describe RT protocols in more detail (i.e., always report stress and strain-based parameters), and (iii) to examine neuromuscular and tendomuscular adaptations following RT in youth athletes.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations283
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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