The Effects of Whole Body Vibration Application on Jump and Balance Performance in University Students
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this research was to investigate the effect of vibration applications on muscle strength and balance. As the subjects to the research, nineteen male sport science students (age: 21.45±2.16 years, height: 177.55±7.24 cm, body mass: 71.62±11.02 kg) voluntarily participated in the study. The students were exposed to vibration in squat exercise position before they were exposed to vibration at 25Hz, 50Hz frequency and control (no-vibration) on three different application days. Before and after the vibration exposure, jump tests and balance tests were administered right after the 5th, 10th and 15th min in the wake of the vibration. A statistically significant difference was found in active and squat jump heights administered following the 25Hz and 50 Hz frequency applications (p≤0.05). No significant differences were found in the jump heights in control group (p>0.05). While there was no significant difference found in balance tests performed after 25Hz and 50Hz vibration applications (p>0.05), a significant difference was found after the control application (p≤0.05). As a result, there was an increase in jump heights following the acute vibration application however, no change was seen in balance scores. Practicing acute vibration applications can be recommended to increase jump height especially before the competitions and applications.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».