Effects of 8-Week Strength Training on the Vertical Jump Performance of the Traceurs
Notice bibliographique
Résumé
The parkour is a physical activity that contains special technique applications and requires a great number of jumps.The purpose of this study was to investigate the effects of 8-week strength training on the jump heights of thetraceurs (parkour practitioners). A total of 12 traceurs, including 6 individuals as the control group and 6 individualsas the strength group, were included in the study. The control group was provided with parkour training sessionstwice a week, and the other group provided with both strength and parkour training sessions twice a week. Eachparticipant's vertical jumps were recorded with the high-speed camera in the validated My Jump 2 application. Themean age of the traceurs control group was 19±.89 years, 173.67±4.63 cm, body mass 66.5±5.32 kg; experimentalgroup was 19.5±1.05 years, 175.83±8.86 cm, and body mass 67.67±7.20 kg. Also according to the results, it can besaid that a significant increase was observed in countermovement jump (CMJ) vertical jump heights (p=0.028) of thestudy group at the end of the 8-week strength trainings compared to the control group and that the strength trainingprovided a positive contribution to vertical jump heights. On the other hand, there was no significant difference(p=0.075) in the control group. At the same time, the CMJ height values of the participants who performed strengthtraining increased 4.97±0.09%. Learning of the vertical jump heights, which is an important parameter for successfulperformance in traceurs, can enable the coaches and athletes to prepare a better training program.
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 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 | 0,001 | 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 ».