Effects of tapering on neuromuscular and metabolic fitness in team sports: a systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: To assess the effects of a taper strategy on neuromuscular and metabolic fitness in team sport athletes, through a systematic review and meta‐analysis. Method: To be included in this meta‐analysis, studies had to involve competitive team sport athletes and a tapering intervention providing details about the procedures used to decrease the training load, as well as competition or field‐based criterion performance and all necessary data to calculate effect sizes. Four databases were searched according to these criteria, which led to the identification of 895 potential studies and the subsequent inclusion of 14 articles. Independent variables were training intensity, volume and frequency, as well as the pattern of taper and its duration. The dependent variable was performance obtained in various neuromuscular and metabolic tests. Results: There was limited evidence of a moderate taper‐induced improvement in repeated sprint ability (Standardized Mean Difference (SMD) (95%IC;I 2 ) = 0.41 (0.26–0.55;0%)) and moderate evidence of a moderate increase in maximal power (SMD (95%IC;I 2 ) = 0.44 (0.32–0.56;15%)), change of direction speed (SMD (95%IC;I 2 ) = 0.38 (0.15–0.60;28%)) and maximal oxygen uptake (SMD (95%IC;I 2 ) = 0.76 (0.43–1.09;37%)). Conclusion: Tapering is an effective training strategy to improve maximal power, maximal oxygen uptake, repeated sprint ability and change of direction speed in team sports. However, the literature lacks studies using various tapering strategies to compare their effectiveness and make evidence‐based recommendations. Future original studies should focus on this major issue.
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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 | 0,011 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».