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Enregistrement W2550961677 · doi:10.23736/s0022-4707.16.06770-0

Effects of in-season short-term aerobic and high-intensity interval training program on repeated sprint ability and jump performance in handball players

2017· article· en· W2550961677 sur OpenAlexaff
Souhail Hermassi, Jørgen Ingebrigtsen, René Schwesig, Georg Fieseler, Karl-Stefan Delank, Karim Chamari, Roy J. Shephard, Mohamed Souhaiel Chelly

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Sports Medicine and Physical Fitness · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSprintJumpingInterval trainingAerobic exerciseMedicinePhysical therapyJumpRepeated measures designMulti-stage fitness testMathematicsPhysical fitnessStatisticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study examined the effects of a 7-week in-season aerobic and high-intensity interval-training program on performance tests linked to successful handball play (e.g., repeated sprint and jumping ability). METHODS: Thirty participants (age 17.0±1.2 years, body mass 81.1±3.4 kg, height 1.82±0.07 m) performed a Yo-Yo Intermittent Recovery Test level 1 (Yo-Yo IR1), a squat (SJ) and a Countermovement Jump Test (CMJ), as well as a repeated Sprint Ability Test (RSA). From this, maximal aerobic speed (MAS, reached at the end of the Yo-Yo IR1), jumping ability, best time in a single sprint trial (RSAbest), total time (RSATT) and the performance decrement (RSAdec) during all sprints were calculated. Later, subjects were randomly assigned to a control group (CG; N.=15) performing their normal training schedule (5 weekly sessions of ~90 minutes of handball training) or an experimental group (EG; N.=15). The EG performed two 30 min sessions per week of high-intensity aerobic exercises at 100-130% of MAS in addition to their normal training schedule. RESULTS: A significant improvement in MAS (d=4.1), RSAbest (d=1.9), RSATT (d=1.5) and RSAdec (d=2.3) after the training period was demonstrated. Also, significant interaction effects (time x group) were found for all parameters as the EG significantly improved performances in all tests after training. The greatest interaction effects were observed in MAS (η2=0.811) and CMJ (η2=0.759). No relevant changes in test performances were found in the CG (mean d=-0.02). CONCLUSIONS: These results indicate that individually speed-controlled aerobic and interval training is effective for improving specific handball performance.

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: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations31
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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