Relationship Between Bench Press Strength and Punch Performance in Male Professional Boxers
Notice bibliographique
Résumé
López-Laval, I, Sitko, S, Muñiz-Pardos, B, Cirer-Sastre, R, and Calleja-González, J. Relationship between bench press strength and punch performance in male professional boxers. J Strength Cond Res 34(2): 308-312, 2020-This study investigated the relationship between punching performance and the velocity at which different loads were lifted during the bench press (BP) exercise in 12 professional boxers (age = 22.6 ± 4 years; height = 177.7 ± 5 cm; body mass 70.6 ± 6.43 kg; years of boxing experience = 6.5 ± 3.5 years; weight class = from light to super welterweight). To determine the maximal punching velocity (PVmax) during both rear arm (RA) and lead arm (LA) punching, an accelerometer (Crossbow; Willow Technologies, Sussex, United Kingdom) was placed inside the boxing glove while executing 3 jabs at a maximal velocity with each arm. Upper-body strength was assessed through the direct 1-repetition maximum (1RM) BP test, and the maximum velocity at different percentages of 1RM was obtained with a linear encoder. The main finding was that RA PVmax was correlated with the BP velocity at all submaximal intensities (p < 0.05). Nevertheless, LA PVmax did not correlate with BP velocity at any intensity. When the correlated BP submaximal intensities were introduced in linear regression models, the velocity at 80% 1RM was the only predictor of RA PVmax (r = 0.75; p < 0.01) in professional boxers. Additional body mass adjustment to the regression model significantly affected the predictive value (r = 0.65; p < 0.005). Results encourage coaches and trainers to use BP exercise with high loads (i.e., 80% of 1RM) because this could be a reliable predictor of performance during the specific boxing action. Future research is needed to determine exercises and intensities that could explain LA PVmax because significant associations were not found.
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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 ».