ACUTE EFFECTS OF HEAVY PRELOADING ON VERTICAL AND HORIZONTAL JUMP PERFORMANCE
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to investigate the acute effects of a heavy dynamic preload, consisting of 1 set of 5 repetition maximum (5RM) back squats, on countermovement vertical jump (VJ) and horizontal jump (HJ) performance. The study also investigated the ability of subjects to learn to apply the effects of the preload over subsequent training sessions. Nineteen (N = 19) resistance-trained men (age = 25.0 ± 4.8 years; weight = 79.3 ± 6.6 kg) participated in the study. Each subject took part in 4 practice and 4 testing sessions. The 4 practice sessions were included to allow for any learning effects of VJ and HJ to stabilize and to establish a true 5RM back squat. The 4 testing sessions were included to see if subjects were able to capitalize on the repeat exposure to the protocol. One practice session consisted of a 10-minute warm-up (5 minutes of cycling and 5 minutes of stretching), 2 sets of VJ and HJ (each set of VJ and HJ consisted of 4 jump repetitions) with a 5-minute rest between sets, progressive 5RM back squat evaluation, and 2 final sets of VJ and HJ. Both VJ and HJ increased approximately 2% over the 4 practice sessions, and 5RM back squat strength improved from 164.2 ± 25.1 kg to 196.9 ± 23.0 kg (p ≤ 0.05). The 4 testing sessions each consisted of the standardized warm-up, 1 set of 4 VJs and HJs, a 5-minute rest, 5RM back squat, a 5-minute rest, and the final set of VJs and HJs. Pre- and post-5RM VJ and HJ order was randomly assigned. The results indicated no significant differences occurred between the mean or maximal values for either VJ or HJ as a consequence of the dynamic preload exercise. In addition, the results reflected an inability of subjects to benefit from the repeated exposure to the heavy dynamic preload exercise protocol.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».