Impact of a Season of Bike Patrol on Police Officers’ Level of Fitness: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Bike patrollers must have a good level of fitness to perform their patrolling duties adequately and effectively by bike and accomplish specific work tasks, which may require the use of various physical capacities. However, there is little information on the real workload associated with bike patrol and its impact on health. The purpose of this study was to assess the general physical fitness of police officers before and after a season of bike patrolling and then quantify its effects on each patroller’s health. All six male police officers (29.5 ± 4.3 years old) performed two complete physical fitness evaluations (PRE- and POST-season), which included anthropometric measurements (weight, waist circumference, and body mass index), a push-up test, a sit-up test, a grip strength test, a vertical jump test, a sit-and-reach test, and an aerobic capacity test on a bicycle ergometer. Paired t-tests were used to evaluate the differences in test performance between the PRE- and POST-season. Grip strength, estimated VO2max, and power deployed on the bike all showed significant improvement after the season (p-value 0.0133; 0.007; and 0.003, respectively). No significant differences were found among the evaluation’s other components (p > 0.05). Results show the workload associated with a bike patrol season caused a considerable improvement in grip strength, VO2max, and power deployed on the bike, and might be beneficial for their overall health as a work-integrated avenue to keep the officers fit for duty. Further research on the subject is suggested.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».