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Enregistrement W2808166359 · doi:10.1097/01.jsc.0000395707.82460.53

Reliability of Kinematic and Kinetic Measures of Jump Performance Using Accelerometry

2011· article· en· W2808166359 sur OpenAlexaboutno aff
Kevin McCurdy, Jack W. Ransone, Mike Guerrero, Brian K. Miller, Jesse Walker

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Strength and Conditioning Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCountermovementJumpConcentricMathematicsVertical jumpKinematicsForce platformJumpingGround reaction forceStretch shortening cycleMechanicsGeometryPhysicsGeologyClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of this study was to determine the reliability of kinetic and kinematic variables measured from bilateral and unilateral countermovement and drop jumps using an accelerometer. METHODS: Twenty six subjects with mean age, height, and weight of 21 ± 1.2 years, 179.3 ± 9.9 cm, and 82.18 ± 16.2 kg, respectively completed the study. After a 5-minute warm up and dynamic stretches, the following jumps were completed in random order with a 30-second rest period between each trial: bilateral countermovement vertical jump (BCV), bilateral countermovement horizontal jump (BCH), bilateral 40 cm drop vertical jump (BDV), bilateral 40 cm drop horizontal jump (BDH), unilateral countermovement vertical jump (UCV), unilateral countermovement horizontal jump (UCH), unilateral 20 cm drop vertical jump (UDV), and unilateral 20 cm drop horizontal jump (UDH). An accelerometer (Inform Sport Training Systems, Victoria, BC. Canada), worn at the waist, measured the following jump kinematics: jump height, ground contact time, concentric time, time to peak concentric force, time to peak power, and reactive strength (jump height divided by ground contact time). Kinetic measures included mean concentric force, peak concentric force, and peak power. Jump distance during the horizontal jumps was measured using a tape measure. After completing all jumps in one session, a minimum of 48 hours of rest was allowed before repeating the jumps in a second session. The best of 3 trials was recorded for analysis. The ground contact recorded for analysis was taken from the highest reactive strength found during the drop jumps. The Pearson r was used as a measure of relative reliability (between-subject variation) and the coefficient of variation (cv), expressed as a percent, determined absolute reliability (within-subject variation) after test-retest procedures. RESULTS: Relative reliability was high ( 0.69 ≤ r ≤ 0.93) for all of the bilateral vertical jump variables while jump height, mean concentric force, and peak concentric force during the BCV and jump height during BDV was found to produce moderate to high absolute reliability with a range between 3.7–9.4%. Relative reliability ranged from moderate to high ( 0.5 ≤ r ≤ 0.96) for the unilateral vertical jump variables while the CV for jump height (8.3%) and peak concentric force (9.2%) during the UCV demonstrated moderate absolute reliability. High relative (r = 0.96 and 0.94) and absolute reliability (cv = 3.3 and 4.4%) was found for jump distance during the BCH and BDH, respectively while reactive strength during the BDH produced moderate relative (r = 0.67) and low absolute (cv = 15.3%) reliability. Similar results were found for the unilateral horizontal jumps. Jump distance demonstrated high relative (r = 0.91 and 0.91) and absolute (cv = 4.8 and 6.3%) reliability during the UCH and UDH, respectively while reactive strength during the UDH demonstrated moderate (r = 0.62) and low (cv = 19%) reliability. Conclusion: The best overall reliable measures were jump height and distance while reactive strength demonstrated moderate to low reliability. All other variables, except for ground time during the unilateral jumps, produced high and significant relative reliability but low absolute reliability. Practical Application: The data indicate that the variables can be used to rank subjects but, beside jump height and distance, do not provide enough within-subject accuracy to monitor improvement.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,153
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
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