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Enregistrement W3179084331 · doi:10.1249/01.mss.0000759412.42066.18

Relationships Between Body Composition And Maximal Strength In Classic Powerlifters: An Update

2021· article· en· W3179084331 sur OpenAlexaffabout
Pierre-Marc Ferland, J E Charron, Fanie St-Jean Miron, Mathieu Brisebois-Boies, Vincent D. Carey, Alain Steve Comtois

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensAV&R (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsSquatBench pressStrength trainingLean body massAnimal scienceComposition (language)Body fat percentageBody weightStatistical significanceMedicinePhysical therapyStatisticsObesityInternal medicineBiologyResistance training

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Powerlifting measures maximal strength through the squat, the bench press and the deadlift. The total of the heaviest weight lifted in each of these events determines the strongest powerlifter per weight class. PURPOSE: To present the relationships between body composition and maximal strength in classic powerlifters in order to update previously published results with the completion of a second data collection. METHODS: Thirty classic powerlifters (12 females and 18 males, age 29.5 ± 9.0 years, bodyweight 83.7 ± 20.2 kg, height 1.69 ± 0.08 m, Squat 181.1 ± 60.2 kg, Bench 112.7 ± 43.6 kg, Deadlift 206.9 ± 62.2 kg) body composition was analyzed by Dual-Energy X-Ray Absorptiometry (DXA Prodigy Advance, model #8743, GE Healthcare, Madison, Wisconsin USA). Most of the Absolute Maximal Strength (AMS) measures came from the 2018 or 2019 Quebec Powerlifting Federation Provincial Championship with powerlifters scanned 44.6 ± 25.4 days after their powerlifting meet. Relative Maximal Strength (RMS) was calculated with the Wilks formula; validated for both men and women and designed to compare both sexes. Subject’s characteristics are presented as means and standard deviations. Correlations between body composition and maximal strength measures were calculated using a 2-tailed Pearson correlation analysis and were considered statistically significant at p < 0.05. All statistical analyses were conducted using IBM SPSS Statistics 25. RESULTS: Results present multiple significant correlations (p < 0.05) between various body composition measurements and AMS and RMS. Total in kg (AMS) was significantly correlated (p < 0.01) with Years of Experience in Resistance Training (r = 0.49), Years of Experience in Powerlifting (YEP, r = 0.48), Bodyweight (r = 0.69), Height (r = 0.69), Body Mass Index (BMI, r = 0.52), Lean Body Tissue (LBT, r = 0.90), Relative LBT (LBT/Height, r = 0.92), Bone Mineral Content (BMC, r = 0.84) and Bone Mineral Density (BMD, r = 0.70). Total in Wilks points (RMS) was significantly correlated with YEP (r = 0.51, p < 0.01), LBT, r = 0.46, p < 0.05), Relative LBT (r = 0.50, p < 0.01), BMC (r = 0.45 p < 0.05) and BMD (r = 0.50 p < 0.01). CONCLUSION: The present results update our previously published results (year 1, n = 15) and help further understand the relationships between body composition variables and maximal strength.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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