Characteristics of Muscle Power and Agility in Top-Level Junior Soft Tennis Players
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the characteristics, such as muscle power and agility, of top-level junior soft tennis players. 36Japanese top-level junior (under-14) boys soft tennis players (age 13.4 ± 0.8 years，height 165.0 ± 9.7cm，andweight 53.9 ± 11.1 kg) with experience in international meet participation and 25 junior boys soft tennis players(age 13.1 ± 0.7 years，height 158.2 ± 9.5cm，weight 47.0 ± 8.2 kg) with experience in prefectural meetparticipation were the subjects of this study. Medicine ball (2 kg) throws to the right or left by trunk rotation andforward and backward by trunk extension (exercises recommended by Japan’s soft tennis association) were selectedto evaluate the muscle power of the subjects. Side step, spider, and front–back shuttle run tests (used by an Americantennis association) were selected to test the agility of the subjects. The top-level athletes were significantly superiorto the other junior players in the forward medicine ball throw, side step, and spider tests. These results suggest thatmuscle power in the forward direction and agility when moving to the right, left or diagonal direction are moredeveloped in top-level soft tennis players than in other players.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».