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Enregistrement W3202987239 · doi:10.3390/sym13101890

An Assessment of the Hopping Strategy and Inter-Limb Asymmetry during the Triple Hop Test: A Test–Retest Pilot Study

2021· article· en· W3202987239 sur OpenAlexaff
K.D.A. Davey, Paul Read, Joseph Coyne, Paul Jarvis, Anthony N. Turner, Jon Brazier, Nejc Šarabon, Matthew J. Jordan, Chris Bishop

Notice bibliographique

RevueSymmetry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntraclass correlationHop (telecommunications)KappaAsymmetryStatisticsTest (biology)Reliability (semiconductor)MathematicsComputer scienceReproducibilityTelecommunicationsBiologyGeometryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aims of the present study are to: (1) determine within- and between-session reliability of multiple metrics obtained during the triple hop test; and (2) determine any systematic bias in both the test and inter-limb asymmetry scores for these metrics. Thirteen male young American football athletes performed three trials of a triple hop test on each leg on two separate occasions. In addition to the total distance hopped, manual detection of touch down and toe-off were calculated via video analysis, enabling flight time (for each hop), ground contact time (GCT), reactive strength index (RSI), and leg stiffness (between hops) to be calculated. Results showed all coefficient of variation (CV) values were ≤ 10.67% and intraclass correlation coefficients (ICC) ranged from moderate to excellent (0.53–0.95) in both test sessions. Intrarater reliability showed excellent reliability for all metrics (CV ≤ 3.60%, ICC ≥ 0.97). No systematic bias was evident between test sessions for raw test scores (g = −0.34 to 0.32) or the magnitude of asymmetry (g = −0.19 to 0.43). However, ‘real’ changes in asymmetry (i.e., greater than the CV in session 1) were evident on an individual level for all metrics. For the direction of asymmetry, kappa coefficients revealed poor-to-fair levels of agreement between test sessions for all metrics (K = −0.10 to 0.39), with the exception of the first hop (K = 0.69). These data show that, given the inherent limitations of distance jumped in the triple hop test, practitioners can confidently gather a range of reliable data when computed manually, provided sufficient test familiarization is conducted. In addition, although the magnitude of asymmetry appears to show only small changes between test sessions, limb dominance does appear to fluctuate between test sessions, highlighting the value of also monitoring the direction of the imbalance.

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)0,000
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,473

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations23
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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