The Influence of the Practiced Karate Style on the Dexterity and Strength of the Hand
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 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) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».