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Enregistrement W2897871658 · doi:10.5539/jel.v7n6p178

The Relationship Between Anaerobic Performance and Lower Extremity Volume and Mass in Female Athletes in Individual Sports and Team Sports

2018· article· en· W2897871658 sur OpenAlexvenueno aff
Sevde Mavi Var, İrfan MARANGOZ

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesAnaerobic exerciseSprintVertical jumpTeam sportPhysical therapyJumpVolume (thermodynamics)PsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to analyze the relationship between anaerobic performance and leg and foot volume and mass in female athletes in individual sports and team sports. 90 female athletes who have been active in sports for at least three years voluntarily participated in the study. The average age of participants is 21. Frustum and Hanavan methods were used to calculate leg volume and mass, respectively. 20-meter sprint test and vertical jump test were carried out in order to determine anaerobic performance. SPSS 22.0 package program for Windows was used for descriptive statistics and correlation analysis of the obtained data. In this study it was demonstrated that leg volume and mass of female athletes varied in each sport and that right and left leg volume and mass of these athletes were fairly close. Leg volume and mass were higher in team sports athletes than individual sports athletes. In addition, vertical jump performance was better in individual sports athletes. Therewithal it was found very highly negative significant correlation between vertical jump and 20-meter speed values in individual and team sports. As a result it was found that leg volume and mass were higher in team sports athletes than individual sports athletes. Besides when the relationship between leg volume and mass and anaerobic performance is analyzed, a very high positive significance was found between 20 meter speed and right leg mass in boxers. In this way the development of both leg volumes and mass is therefore important for a better anaerobic performance for athletes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0030,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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