Comparison of the Hang High Pull and Loaded Jump Squat for the Development of Vertical Jump and Isometric Force-Time Characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Oranchuk, DJ, Robinson, TL, Switaj, ZJ, and Drinkwater, EJ. Comparison of the hang high pull and loaded jump squat for the development of vertical jump and isometric force-time characteristics. J Strength Cond Res 33(1): 17-24, 2019-Weightlifting movements have high skill demands and require expert coaching. Loaded jumps have a comparably lower skill demand but may be similarly effective for improving explosive performance. The purpose of this study was to compare vertical jump performance, isometric force, and rate of force development (RFD) after a 10-week intervention using the hang high pull (hang-pull) or trap-bar jump squat (jump-squat). Eighteen National Collegiate Athletic Association Division II swimmers (8 males, 10 females) with at least 1 year of resistance training experience volunteered to participate. Testing included the squat jump (SJ), countermovement jump, and the isometric midthigh pull (IMTP). Vertical ground reaction forces were analyzed to obtain jump height and relative peak power. Relative peak force, peak RFD, and relative force at 5 time bands were obtained from the IMTP. Subjects were randomly assigned to either a hang pull (n = 9) or jump-squat (n = 9) training group and completed a 10-week, volume-equated, periodized training program. Although there was a significant main effect of training for both groups, no statistically significant between-group differences were found (p ≥ 0.17) for any of the dependent variables. However, medium effect sizes in favor of the jump-squat training group were seen in SJ height (d = 0.56) and SJ peak power (d = 0.69). Loaded jumps seem equally effective as weightlifting derivatives for improving lower-body power in experienced athletes. Because loaded jumps require less skill and less coaching expertise than weightlifting, loaded jumps should be considered where coaching complex movements is difficult.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».