Influence of Muscle Architecture on Maximal Rebounding in Young Boys
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Radnor, JM, Oliver, JL, Waugh, CM, Myer, GD, and Lloyd, RS. Influence of muscle architecture on maximal rebounding in young boys. J Strength Cond Res 35(12): 3378-3385, 2021-The aims of the current study were to (a) investigate differences in maximal rebound jump kinetics in boys at different stages of maturity and (b) determine the relationship of muscle architecture characteristics to maximal rebound jump kinetics. One hundred twenty-seven male, secondary school children were categorized into maturity groups (pre-, circa-, and post-peak height velocity) based on their maturity offset value. Muscle architecture of the gastrocnemius medialis (GM) and vastus lateralis (VL) was evaluated at rest using B-mode ultrasonography. Subjects then performed maximal rebound jumps quantified on a force platform. There were moderate to large differences across all maturity groups for peak ground reaction force, impulse measures, and average power variables (d = 0.73-2.67; p < 0.05). Gastrocnemius medialis and VL muscle thickness explained between 38.5 and 55.8% of the variance in peak force, impulse, and power variables; however, muscle architecture was less important determinant of contact time, jump height, reactive strength index, rate of force development, eccentric velocity, concentric velocity, and allometrically scaled measures (3.3-17.2%). The current results indicate that most kinetics used during maximal vertical rebounding are greater in more mature boys. Furthermore, maturational increases in GM muscle architecture seem important for maximal vertical jumping and are specifically associated with increased force, power, and impulse measures. Practically, these findings may underline benefits in targeting resistance training activities that are focused to increase lower limb muscle mass to positively influence maximal rebounding kinetics in young boys.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».