Muscle Architecture and Maturation Influence Sprint and Jump Ability in Young Boys: A Multistudy Approach
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Radnor, JM, Oliver, JL, Waugh, CM, Myer, GD, and Lloyd, RS. Muscle Architecture and Maturation Influence Sprint and Jump Ability in Young Boys: A Multistudy Approach. J Strength Cond Res 36(10): 2741-2751, 2022-This series of experiments examined the influence of medial gastrocnemius (GM) and vastus lateralis (VL) muscle architecture (muscle thickness, pennation angle, and fascicle length) on sprint and jump performance in pre-, circa-, and post-peak height velocity (PHV) boys. In experiment 1, 1-way analysis of variance and Cohen's d effect sizes demonstrated that most muscle architecture measures were significantly greater in post-PHV compared with pre-PHV boys ( d = 0.77-1.41; p < 0.05). For most sprint and jump variables, there were small to moderate differences between pre-PHV to circa-PHV and circa-PHV to post-PHV groups ( d = 0.58-0.93; p < 0.05) and moderate to large differences between pre-PHV and post-PHV groups ( d = 1.01-1.47; p < 0.05). Pearson's correlation analyses in experiment 2 determined that muscle architecture had small to moderate correlations with sprint and jump performance ( r = 0.228-0.707, p < 0.05), with strongest associations within the post-PHV cohort. Chi-squared analyses in experiment 3 identified that, over 18 months, more POST-POST responders than expected made positive changes in GM and VL muscle thickness. Significantly more PRE-POST subjects than expected displayed changes in maximal sprint speed, while significantly more POST-POST individuals than expected showed positive changes in jump height. Muscle architecture seems to be larger in more mature boys compared with their less mature peers and likely underlies their greater performance in sprinting and jumping tasks. Boys experiencing, or having experienced, PHV make the largest increases in muscle architecture and sprinting and jumping performance when tracked over 18 months.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».