Effects of In-Season Circuit Training on Physical Abilities in Male Handball Players
Notice bibliographique
Résumé
Hermassi, S, Wollny, R, Schwesig, R, Shephard, RJ, and Chelly, MS. Effects of in-season circuit training on physical abilities in male handball players. J Strength Cond Res 33(4): 944-957, 2019-This study analyzed the effects of a resistance-type circuit training (RCT) program (30-35 minutes, performed twice a week for 10 weeks) on male handball players. Twenty-two male players were divided into experimental (E; age 20.3 ± 0.5 years) and control groups (C; age 20.1 ± 0.5 years). Measures before and after RCT included squat jump (SJ), countermovement jump (CMJ), 1 repetition maximum (1RM) of bench press, pull-over and back half-squats, throwing velocity (a 3-step running throw [RT], and a jump throw [JT]), repeated-sprint ability (six 2 × 15-m shuttle sprints with recording of best time for a single trial), anthropometric estimates of leg- and thigh-muscle volumes and mean thigh cross-sectional area (CSA), and a test of agility. The agility T-half test showed a significant interaction effect (p = 0.001; η = 0.422), with an intergroup difference in effect size (d) of 1.27 (dTG = 1.24 vs. dCG = -0.03). The SJ displayed no interaction effect. The interaction effects for half back squat (d = 2.73, η = 0.740) and CMJ (d = 3.76, η = 0.700) were large, but that for RT was smaller (η = 0.460) than that for JT (η = 0.745). The throwing velocity of C decreased for both measures, with negative effect sizes (d = -0.18 and d = -0.93, respectively). Upper-body, leg, and thigh-muscle volumes and thigh CSA increased significantly after resistance training. However, repeated-sprint parameters showed no significant changes. During the competitive season, 10 weeks of RCT with only 2 training sessions per week improved numerous measures of athletic performance in handball players, and such conditioning can be highly recommended as part of the annual training program for elite handball players.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».