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.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».