Contrast Training Generates Post-Activation Potentiation and Improves Repeated Sprint Ability in Elite Ice Hockey Players
Notice bibliographique
Résumé
International Journal of Exercise Science 13(6): 183-196, 2020. The purpose of this study was to measure the generating effects of Contrast Training (CT) on 6-hour post-activation potentiation (PAP) and its influence on jumping and on on-ice repeated sprint performance in ice hockey players. Forty-one participants were divided in two groups: experimental (EG) and control group (CG). The EG followed the CT PAP protocol which consisted of 5 sets of 5 half inertia back squat superset with 6 squat jumps. The effects of PAP were measured with the vertical countermovement jump (CMJ), stationary broad jump (BJ) and 9 repeated on ice 40-meter maximal sprints with hockey equipment. Results showed that the PAP generated by the CT protocol had no significant impact (p≥ 0.05) on CMJ, BJ, blood lactate concentration, heart rate peak and rated perceived exertion as EG and CG group presented no significant differences in improvement. However, results show that there was a significant improvement (p< 0.05) for the EG in the total sprint time (-5.5 ± 2.6%; 56.2 ± 4.7 to 53.1 ± 3.9sec) mean sprint speed (+5.9 ± 3.0%; 6.4 ± 0.5 to 6.8 ± 0.5m/s) and in 1stsprint speed (+7.4% ± 5.9; 7.3 ± 0.7 to 7.8 ± 0.6m/s), but not for the CG (-1.4 ± 5.1%; 58.0 ± 5.4 to 57.2 ± 6.4sec), (+1.7 ± 5.1 %; 6.3 ± 0.6 to 6.4 ± 0.6m/s) and (+1.9 ± 7.7%; 6.9 ± 0.7 to 7.0 ± 0.7m/s) respectively. Thus, results show that the CT protocol utilized in this study generated PAP which had an acute effect on the on-ice hockey repeated sprint test performance. Therefore, CT could be utilized punctually to improve repeated sprint performance of elite hockey players as it could potentially help create odd man rushes during games.
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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) | 0,001 | 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 ».