MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3130899021 · doi:10.1055/a-1345-8917

Vertical Force-velocity Profiling and Relationship to Sprinting in Elite Female Soccer Players

2021· article· en· W3130899021 sur OpenAlexaff
Sarah A. Manson, Cody Low, Hayley S. Legg, Stephen D. Patterson, César Meylan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sports Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaCanadian Sport Centre PacificPeace Arch Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSprintSquatJumpMathematicsOne-repetition maximumVertical jumpAccelerationStretch shortening cyclePhysical medicine and rehabilitationPhysicsPhysical therapyMedicineMuscle strengthClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Explosive actions are integral to soccer performance and highly influenced by the ability to generate maximal power. The purpose of this study was to investigate the relationship between force-velocity profile, jump performance, acceleration and maximal sprint speed in elite female soccer players. Thirty-nine international female soccer players (24.3±4.7 years) performed 40-m sprints, maximal countermovement jumps and five loaded squat jumps at increasing loads to determine individual force-velocity profiles. Theoretical maximal velocity, theoretical maximal force, maximal power output, one repetition maximal back squat and one repetition maximal back squat relative to body mass were determined using the force-velocity profile. Counter movement jump, squat jump and maximal power output demonstrated moderate to large correlation with acceleration and maximal sprint speed (r=- 0.32 to -0.44 and -0.32 to -0.67 respectively, p<0.05). Theoretical maximal velocity and force, one repetition maximal and relative back squat demonstrated a trivial to small relationship to acceleration and maximal sprint speed (p>0.05). Vertical force-velocity profiling and maximal strength can provide valuable insight into the neuromuscular qualities of an athlete to individualize training, but the ability to produce force, maximal power, and further transference into sprint performance, must be central to program design.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,318

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Sports MedicineMême sujetSports Performance and TrainingTravaux en français237 207