Neuromuscular Adaptations and Enhancement of Physical Performance in Female Basketball Players After 8 Weeks of Plyometric Training
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to examine the effects of an 8-week in-season plyometric training (PT) program on the physical performance and neuromuscular adaptations of female basketball players. Twenty-seven elite female basketball players (aged 21.0 ± 2.6 years) were assigned between an experimental group ( n = 15) who substituted a part of their usual training with biweekly PT, and a control group ( n = 12) who maintained their standard basketball training. Analyses of variance and co-variance assessed changes in 10, 20, and 30 m sprint times, ability to change direction ( T -test) and jumping ability [squat jump (SJ) and countermovement jump (CMJ)] with electromyographic assessment of the vastus lateralis, vastus medialis, and rectus femoris muscles during jumping and meassurement of the isokinetic strength of the knee muscles. After 8 weeks of the plyometric program the experimental group enhanced change of direction performance (Δ = −3.90%, d = 0.67) and showed a greater thigh cross sectional area (Δ = 9.89%, d = 0.95) relative to controls. Neural adaptations included significant improvements of EMG parameters for the vastus medialis muscle during Squat Jumping (Δ = 109.3%, d = 0.59). However, trends to improvements of sprinting times and jumping performances did not reach statistical significance. In addition, there were no gains in the peak torque and the average power of the quadriceps and hamstring muscles at either slow or moderate test speeds. We conclude that 8-weeks of PT (72–126 jumps) was insufficient to improve many of the variables associated with basketball performance in our subject-group. Further studies of female basketball players, extending the program period and increasing the intensity and speed of jumps are recommended in the search for more significant results.
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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 | 0,001 |
| 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 ».