Effects of Elastic Band Plyometric Training on Physical Performance of Team Handball Players
Notice bibliographique
Résumé
This project investigated the effect of incorporating 8 weeks of biweekly upper limb loaded plyometric training (using elastic bands) into the in-season regimen of handball players. Participants were randomly allocated to a control group (CG) (n = 15, age = 18.1 ± 0.5 years, body mass = 73.7 ± 13.9 kg), or an experimental group (EG) (n = 14, age = 17.7 ± 0.3 years, body mass = 76.8 ± 10.7 kg). The measurements obtained pre- and post-intervention included a cycle ergometer force–velocity test, ball throwing velocity in three types of throwing, one-repetition maximum (1-RM) bench press and pull-over, and anthropometric estimates of the upper limb muscle volumes. The EG improved in absolute muscle power (W) (Δ23.3%; interaction effect p = 0.032 more than pre-intervention), relative muscle power (W·kg−1) (Δ22.3%; interaction effect p = 0.024), and all three types of ball throwing (Δ18.6%, interaction effect p = 0.019 on a jumping shot; Δ18.6%, interaction effect p = 0.017 on a three-step running throw; and Δ19.1%, interaction effect p = 0.046 on a standing throw). There was no interaction effect for the 1-RM bench press and pull-over performance. The upper limb muscle volumes remained unchanged in both groups. We concluded that adding biweekly elastic band plyometric training to standard training improves the muscle power and throwing velocity. Accordingly, such exercises should be adopted as a part of a pragmatic approach to handball training.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».