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Enregistrement W2993066390 · doi:10.33233/rbfe.v8i4.3593

Efeito agudo do alongamento estático sobre o desempenho da velocidade de jogadores de futebol profissional

2009· article· pt· W2993066390 sur OpenAlexaff
Paulo Sérgio Chagas Gomes

Notice bibliographique

RevueRevista Brasileira de Fisiologia do Exercício · 2009
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensAdidas (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHumanitiesSprintPhysical therapyMedicineArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

O presente estudo investigou os efeitos de duas rotinas de alongamento estático de curta duração – 15 s e 30 s – sobre o desempenho do sprint de jogadores de futebol profissional. Vinte e cinco atletas, alocados aleatoriamente em dois grupos, foram submetidos ao teste de velocidade de 50 metros (TV50) em duas condições. Na condição CON, o TV50 foi determinado logo após uma rotina de aquecimento tí­pica da prática do futebol. Na condição AE, além do aquecimento especí­fico, o TV50 foi precedido por rotinas de alongamento estático com duração de 15 s (Gr15) ou 30 s (Gr30). O TV50 demonstrou alta confiabilidade com CCI de 0,960 (P = 0,000), erro técnico da medida de 0,10 s e 1,62 % e ausência de erro heterocedástico. Uma ANOVA com medidas repetidas não identificou interação grupo x teste, porém, encontrou aumentos significativos no TV50 de ambos os grupos (Gr15: ↑7,5 %, p = 0,000; Gr30: ↑6,8%, p = 0,000). Os resultados sugerem que rotinas de alongamento, mesmo de curta duração, realizadas antes de uma corrida de velocidade, promovem uma diminuição no desempenho. Sendo assim, da mesma maneira como nas tarefas nas quais a força/potência são variáveis determinantes do desempenho, o alongamento estático não deve preceder atividades em que a velocidade é uma das variáveis principais ao desempenho de excelência.Palavras-chave: exercí­cios de alongamento muscular, flexibilidade, potência, esportes

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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