Determination of Vertical Jump as a Measure of Neuromuscular Readiness and Fatigue
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Watkins, CM, Barillas, SR, Wong, MA, Archer, DC, Dobbs, IJ, Lockie, RG, Coburn, JW, Tran, TT, and Brown, LE. Determination of vertical jump as a measure of neuromuscular readiness and fatigue. J Strength Cond Res 31(12): 3305-3310, 2017-Coaches closely monitor training loads and periodize sessions throughout the season to create optimal adaptations at the proper time. However, only monitoring training loads ignores the innate physiological stress each athlete feels individually. Vertical jump (VJ) is widely used as a measure of lower-body power, and has been used in postmatch studies to demonstrate fatigue levels. However, no pretraining monitoring by VJ performance has been previously studied. Therefore, the purpose of this study was to determine the sensitivity of VJ as a measure of readiness and fatigue on a daily sessional basis. Ten healthy resistance-trained males (mass = 91.60 ± 13.24 kg; height = 179.70 ± 9.23 cm; age = 25.40 ± 1.51 years) and 7 females (mass = 65.36 ± 12.29 kg; height = 162.36 ± 5.75 cm; age = 25.00 ± 2.71 years) volunteered to participate. Vertical jump and BRUNEL Mood Assessment (BAM) were measured 4 times: pre-workout 1, post-workout 1, pre-workout 2, and post-workout 2. Workout intensity was identical for both workouts, consisting of 4 sets of 5 repetitions for hang cleans, and 4 sets of 6 repetitions for push presses at 85% 1 repetition maximum (1RM), followed by 4 sets to failure of back squats (BSs), Romanian deadlift, and leg press at 80% 1RM. The major finding was that VJ height decrement (-8.05 ± 9.65 cm) at pre-workout 2 was correlated (r = 0.648) with BS volume decrement (-27.56 ± 24.56%) between workouts. This is important for coaches to proactively understand the current fatigue levels of their athletes and their readiness to resistance training.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle