The Effect of Heavy Quarter Squats on Vertical Jump in Female Athletes
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to determine whether multiple, heavy quarter squats could acutely improve countermovement jump (CMJ) height through the mechanism of postactivation potentiation (PAP). Eleven female, collegiate volleyball and basketball athletes were recruited for this study. Forty-eight hours after determining their quarter squat one repetition max (1RM), the participants were brought back to the gymnasium and performed baseline CMJs, followed by the conditioning stimulus of five quarter squats at 90% of their 1RM. CMJs were then executed at 2 min, 4 min, and 6 min poststimulus. A comparison of the means showed increases between baseline jumps and poststimulus jumps of 0.59 in (1.50 cm), 0.46 in (1.17 cm), and 0.76 in (1.93 cm) at the 2 min, 4 min, and 6 min time points, respectively. The means demonstrated a slight improvement from pre to post, but a repeated measures ANOVA showed no significant difference between baseline and poststimulation CMJs, F(3,11) = 1.608, p = .262. The statistical power of the study was 28%. Future studies may need more participants to obtain greater power even though an a priori power analysis showed a minimum of 9 participants was needed to achieve 80% power. The results are encouraging, but the findings are not yet applicable to current training paradigms for college-age women. More research using this and other designs with female samples is necessary.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».