Validation of the alpine skiing 90 seconds box jump field test and prediction of power output
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this study was to validate the alpine ski racing 90 s box jump field-test (BJ90) with the 90 s Wingate test (W90).METHODS: Fifteen elite alpine ski racers were tested on the BJ90 (0.45 m × 0.75 m × 0.9 m) and the W90 (Ergomedic 894 E Monark; Monark AB, Varberg, Sweden) test in a random order. The number of hits on the BJ90 was written down every 15 s and for the W90 the load (7.5% of body weight) was manually dropped once the subjects reached maximum RPM without resistance. Correlations and partial correlations were calculated with a 2-tailed Pearson correlation analysis. A stepwise forward regression analysis was also performed.RESULTS: Results present significant (P<0.05) correlations and partial correlations adjusted for body weight between the total number of hits on the BJ90 and W90 peak W, peak W/kg, mean W and mean W/kg as well as with the number of hits and W90 Mean W and mean W/kg between each 15 s time slot. A linear regression predictive equation for mean relative power (W/kg) generated from the BJ90 was established: mean relative power (W/kg)=0.055*total hits+1.080 (r=0.79, P<0.001; total hits with mean W/kg). A stepwise forward regression equation for mean absolute power (W) generated from the BJ90 was also established: mean absolute power (W)=2.305*number of hits+5.081*body weight in kg-1 -169.8 (R=0.964, P<0.001, SEE=23.56).CONCLUSIONS: Practitioners could use the BJ90 to assess alpine skiers lower body power as previous research showed that both are correlated with performance and are able to discriminate skier level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».