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Enregistrement W4223624742 · doi:10.3390/app12083811

The Influence of the Practiced Karate Style on the Dexterity and Strength of the Hand

2022· article· en· W4223624742 sur OpenAlexaff
Jacek Wąsik, Dariusz Bajkowski, Gongbing Shan, Robert Podstawski, Wojciech J. Cynarski

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMartial Arts: Techniques, Psychology, and Education
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMartial artsGrip strengthPsychologyTest (biology)Style (visual arts)Physical therapyMedicineArtVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The need for a strong grip in ‘ground’ martial arts is undisputed, but it is not obvious in karate. It may be expected that in the case of advanced karate fighters where dynamic combat movements dominate, the level of speed skills will be high. However, does the karate style affect the Ditrich rod dexterity and the strength of the players’ handshake? Methods: 39 participants were analyzed, all of whom were elite karate fighters—21 in the Kyokushin style (age: 31.4 ± 6.3; body weight: 77.2 ± 18.2 kg) and 18 in the Shotokan style (age: 23.3 ± 11.8 years; body weight: 70.9 ± 14.2 kg). They performed the following: a test of reaction speed and dexterity with a Ditrich rod, and a hand grip strength test with a dynamometer. Results: The data shows that there is no difference in the Ditrich rod test for both the left and right hand among the analyzed Kyokushin and Shotokan fighters. Significant differences were recorded in the grip strength of both hands (p < 0.05). There is a positive correlation between the strength of the grip on both hands (r = 0.593; p < 0.05). Discussion: Kyokushin-style karate players have a higher grip strength than those trained in the Shotokan style. Perhaps this is due to differences in the preparation for fights. The analysis showed no statistical significance in the Ditrich rod test. It is probable that the level of dexterity in karate is independent of the training canon.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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