Effects of Short-Term In-Season Weightlifting Training on the Muscle Strength, Peak Power, Sprint Performance, and Ball-Throwing Velocity of Male Handball Players
Notice bibliographique
Résumé
Hermassi, S, Schwesig, R, Aloui, G, Shephard, RJ, and Chelly, MS. Effects of short-term in-season weightlifting training on the muscle strength, peak power, sprint performance, and ball-throwing velocity of male handball players. J Strength Cond Res 33(12): 3309-3321, 2019-This study analyzed the effects of in-season weightlifting training, conducted biweekly for 12 weeks. Twenty-two male handball players were divided into experimental (age: 20.3 ± 0.5 years, height: 1.85 ± 0.04 m, and body mass: 86.3 ± 9.4 kg) and control (age: 20.1 ± 0.5 years, height: 1.81 ± 0.05 m, and body mass: 83.9 ± 10.3 kg) groups, and performance was assessed before and after the intervention. Peak power was determined by a cycle ergometer force-velocity test, a vertical squat jump, and a countermovement jump. Measures of 1 repetition maximal strength included bench press, back half-squats, snatch, and clean and jerk. Handball-throwing velocity was assessed by standing, running, and jump throws. The change of direction T-half test and sprint times over 5, 15, and 30 m were recorded by paired photocells. The intraclass correlation coefficient of all parameters exceeded 0.75. Significant training effects were seen for all sprint (3/3) and throwing (3/3) measures, but only 7/14 strength parameters and 3/10 jump parameters. The largest increases of performance were for snatch (η = 0.627; d = 2.85) and 15-m sprinting (η = 0.852; d = 2.73). Countermovement jump force showed a negative response (d = -0.62). Three other parameters (V0 power for the upper and lower limbs, countermovement jump power) showed only small effect sizes (d = 0.45, d = 0.31, and d = 0.23, respectively). We conclude that 12 weeks of biweekly in-season weight training improved the peak power, maximal strength, sprinting, and throwing in handball players, but that their jump performance did not increase with this kind of intervention.
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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 | 0,002 | 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 ».