Relationship Between Weighted Standing Long Jump And 20 Meters Sprint Performance
Notice bibliographique
Résumé
The standing long jump (SLJ) is intensively used in fitness preparation as a measure of lower limb power. The SLJ has also been shown to be related to maximal sprint speed. The power deployed during a SLJ can be calculated, but it is unknown what the effect of body weight has on the relationship between sprint speed and power. PURPOSE: Explore the relationship between a 20m sprint and the SLJ under 5 loading conditions (0%, 1%, 3%, 10% and 15% of bodyweight). METHODS: Anthropometric measures (n=13) were taken prior to testing sessions (Age 16.0±0.7 years; Height 1.80±0.10 m; weight, 90.4±20.0 kg). The loads used during different loading conditions were confirmed using a bodyweight scale (Omron, Canada). SLJ distances were measured from toes (starting line) to the closest heel using a jump mat (Javy Sports, Singapore). Peak velocity (PV), peak power (PP) and relative power (RP) to body weight were measured using a linear transducer (TENDO SPORTS MACHINES, London, UK) for each loading condition. The protocol consisted of 2 sprints of 20m with 3 minutes of recovery between sprints. The best of 2 completed attempts per loading condition was retained same for the best sprint time. The time at 10m and 20m were measured with photocell timing gates (Brower Timing System, Utah, USA). Linear regressions and 2-tailed Pearson correlations were calculated (SPSS Ver 26). RESULTS: Multiple significant (p<0,05) correlations were observed (r=0.573 to 0.892). Findings show that PV (r=-0.640, r=-0.619, r=-0.646) with a load of 3, 10 and 15% respectively, RP (r=-0.635) with a load of 3%, and SLJ distance (r=-0.573, r=0.736) with a load of 10 and 15% respectively were significantly correlated with the 10m during sprint time. Also, PV (r=-0.577, r=-0.892) with a load of 1 and 15% respectively, PP (r=-0,656) with a load of 15%, RP (r=-0,859) with a load of 15% were significantly correlated with the 20m sprint time. CONCLUSION: Weighted SLJ using 15% of bodyweight is better correlated to 10m or 20m sprint times than a standard SLJ. We propose different formulas to predict peak velocity, 10m and 20m sprint time all based on SLJ distance. Peak velocity(m/s) = (Distance(m) x 2.50) – 0.88 R2 = 0.601, p ≤ 0.01, SEE=0.38 10m time(s) = 2.98 - (SLJ15% distance(m) x 0.55) R2 = 0.541, p ≤ 0.01, SEE=0.08 20m time(s) = 4.89 – (SLJ15% peak velocity(m/s) x 0,54) R2 = 0.796, p ≤ 0.01, SEE=0.10
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 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 | 0,002 |
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».