Relationships between maximal strength of lower limb, anthropometric characteristics and fundamental explosive performance in handball players
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The purpose of this study was to examine relationships between lower body muscular strength, anthropometric characteristics and several measures of explosive performance in elite team-handball players. Methods 22 male elite team-handball players (age: 19.1 ± 1.7 years) were studied during the competitive season. Standard anthropometric and body composition measures included body mass index, lower limb and thigh muscle volume, and body fat percentage. Maximal leg strength was determined by a one-repetition maximum (1-RM) half back-squat. Vertical jump performance was assessed using a squat jump (SJ) and a counter movement jump (CMJ). Repeated shuttle-sprint ability (RSA) was tested by 6 (2 × 15 m) shuttle sprints with 20 s of active recovery intervals. The best time in a single shuttle sprint (30m; RSAbest), fastest total time (RSATT) and RSA test performance decrement (RSAdec) were recorded. Agility was measured using a modified T-half test (MAT). Throwing velocities of jump shooting and 3-step throwing were recorded by digital video camera. Results The explained variance of 1-RM half-back-squats ranged from 0.2 % (RSA% Fatigue Index) to 70.1 % (CMJ). Four out of 8 variables (RSA Best Time, CMJ, SJ, throwing velocity of jump shoot) demonstrated an r2 > 0.5. Jump performances seemed closely related to 1-RM half-back-squats. Furthermore, 1-RM half-back-squats were positively correlated with leg and thigh muscle volumes (r = 0.652, r = 0.768). Conclusion The anthropometric characteristics and some physical performance tests are closely related to the maximal strength performance of handball players. Coaches should focus on maximal strength training programs for the lower limbs when seeking improvements in the throwing velocity and jump performance of 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».