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Enregistrement W3006108269 · doi:10.70252/ajsz9846

The Relationship Between Physical Characteristics and Maximal Strength in Men Practicing the Back Squat, the Bench Press and the Deadlift

2020· article· en· W3006108269 sur OpenAlexafffund
Pierre-Marc Ferland, Alexander Pollock, Ryan N. Swope, Mark Ryan, Michael Reeder, Kristin J. Heumann, Alain Steve Comtois

Notice bibliographique

RevueInternational journal of exercise science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesMitacsColorado Mesa UniversityMinistère de l'Éducation, du Loisir et du Sport Québec
Mots-clésBench pressSquatWaistAnthropometryMathematicsMedicinePhysical therapyStatistical significanceAnimal scienceTorsoBody mass indexOrthodonticsAnatomyStatisticsInternal medicineResistance training

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,284 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations28
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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