The Impact of Formal Strength and Conditioning on the Fitness of Law Enforcement Recruits: A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
International Journal of Exercise Science 13(4): 1615-1629, 2020. Research involving law enforcement populations has suggested better fitness could enhance job task performance and reduce injuries. Academy training should lead to improvements in recruit fitness. The aim of this study was to investigate the impact of a strength and conditioning program on fitness among law enforcement recruits. Twenty-six recruits (23 males, three females) completed a 27-week academy, which incorporated 3-4 physical training sessions per week. Fitness assessment occurred during pre- (week 0), mid- (week 14), and post-testing (week 27) time points. The fitness assessments included: vertical jump, one-minute push-ups, one-minute sit-ups, posterior chain strength measured by a leg/back dynamometer, grip strength, and aerobic fitness measured by the 20-m multistage shuttle run (MSR). A repeated measures ANOVA with Bonferroni post hoc tests determined any significant changes in fitness between time points, with alpha set at p < .05. Due to the small sample size of females, statistical analysis was only conducted on male recruits. Overall, significant main effects (p < .001) were observed in all fitness assessments except for grip strength. The results detailed general improvements in fitness. However, push-up and MSR scores decreased from mid- to post-test, while sit-ups did not change. Posterior chain strength and the vertical jump improved from mid- to post-test. The data indicated that the strength and conditioning program positively influenced the fitness of recruits. An increased focus on skill-specific work in the second-half of academy may have contributed to the plateaus in muscular endurance and aerobic fitness, and improvement of lower-body strength and power.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».