Influence of compressive knee wraps on squat self-efficacy
Notice bibliographique
Résumé
It is widely known that exercise is a key aspect of maintaining good health, and a key component of exercise is resistance training. A very commonly cited barrier to exercise initiation and adherence is low self-efficacy (SE). One possible way to increase SE may be through the use of supportive weight lifting equipment, such as knee wraps or sleeves. So far, no research has been conducted surrounding the influence of supportive equipment and SE. The purpose of this study was to determine what effect, if any, compressive knee wraps had on squat SE in non-competitive exercisers. Nine non-competitive exercisers (minimum four months of experience) with the ability to properly perform a squat were used as the sample. Measures taken were SE before/after using knee wraps, and desired weight adjustment after using wraps. Participants were instructed to complete their normal warm-up, to 75% of their predicted squat max. Subjects indicated their SE for this weight and performed a single repetition. Subjects applied knee wraps and were asked to repeat the same process with the same weight. Following the wrapped set the participant was asked if they would like to adjust the weight. No significant differences in squat SE with use of the knee wraps were observed. Goal setting (measured by how much weight the participant wished to add following use of the wraps) was unaffected. Knee wraps do not appear to be an effective way of increasing squat SE in a recreational exercise population.
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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».