The Relationship Between Physical Characteristics and Maximal Strength in Men Practicing the Back Squat, the Bench Press and the Deadlift
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Notice bibliographique
Résumé
This study was designed to quantify the relationships between physical characteristics and maximal strength in the back squat, the bench press and the deadlift on powerlifters and football players. Eighteen male junior drug-tested classic powerlifters and seventeen NCAA Division II American football players' anthropometric measurements were taken to compare them with maximal strength results from either a powerlifting meet or testing from their supervised strength and conditioning program. Pearson's bivariate correlations analysis revealed (statistical significance was set at p<0.05) that individuals with a greater (Wilks points) back squat, generally presented a higher Bodyweight (BW) (r=0.37), Body Mass Index (BMI) (r=0.45), Bodyfat Percentage (BF%) (r=0.36), Hip (r=0.41), Waist (r=0.35) and Torso (r=0.41) Circumference (C), Hip C/Height (r=0.46), Waist C/Height (r=0.39) and Torso C/Height (r=0.45) ratios. The individuals with a greater bench press generally presented a higher BMI (r=0.37), Lean Body Weight (LBW) (r=0.36), Hip C (r=0.39) and Hip C/Height ratio (r=0.39). On the other hand, individuals with a greater deadlift were generally older (r=0.34), shorter (r=-0.41), had shorter thighs (r=-0.52) and trunks (r=-0.36), smaller Thigh Length (L)/Height ratio (r=-0.44), Waist C/Hip C (r=-0.41) and Thigh L/Lower Leg L (r=-0.53) ratios, but a higher Lower Leg L/Height ratio (r=-046). The results of this study should be utilized by strength and conditioning coaches to deepen their comprehension of their athletes' physical characteristics in order to help them develop strength through their advantages. Further research should focus on evaluating how physical characteristics affect performance in different squat, bench, and deadlift stances.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle