Jump performance during a season in elite volleyball players
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this study was to measure and compare jump load and dynamic performance in elite volleyball athletes under varied conditions over an entire season of practices and games. Jump load and dynamic performance were compared among best jump height, mean jump height, as well as according to the number of jumps per game or practice session and the proportion of jumps higher than 50 cm relative to the total number of jumps in a practice or game. METHODS: Every jump performed by each of 12 players, in all practices and regular games (813 player-sessions in total), was measured by a particle accelerometer in accordance with a validated protocol (Vert, Fort Lauderdale, FL, USA). Data were collected and analyzed using STATA (SataCorp, College Station, TX, USA); the significance level for definition of confidence intervals was set to 95%, unless otherwise specified. Statistical analysis and comparison of means and proportions between groups was based on standard t-tests. RESULTS: Among player positions, the middle blocker consistently presented the greatest jump loads during the season; by comparison, the smallest jump loads were observed in the setter. CONCLUSIONS: Monitoring players' jump loads and performance using a simple accelerometer provides evidence which can be used to plan individual player activity, roster composition, the season calendar and furthermore increase knowledge to reduce over-training and recurrence of injuries.
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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 ».