Comparative Analysis between Effect of Shoulder Strength and Core Endurance on Bowling Speed in Pace Bowlers
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cricket has received considerable research attention due to popularity. Ability of bowlers to bowl with high-speed plays a major role in success. Earlier studies have suggested that shoulder and core play a crucial role in kinetic chain which results in improved bowling speed. Objective: The objective of this study was to study relative efficacies of shoulder strength and core endurance on bowling speed in pace bowlers. Methods: Forty male pace bowlers having age (20.10 ± 3.71) in years from Punjab participated in the study. Bowling speed was measured with Radar Gun. Shoulder strength measured with Biodex dynamometer. Core endurance was measured by McGill protocol. Statistical analysis of was carried out using SPSS version 23. Results: Bowling speed was recorded as mean ± SD 91.00 ± 10.10 km/h. Significant fair positive relationship found between bowling speed and external rotators at angular velocity of 90°/s and (r = 0.386) and shoulder flexors at 60°/s (r = 0.408), 90°/s (r = 0.383), and 120°/s (r =0.448). Trunk extension shows fair positive significant relationship (r =0.327) with bowling speed. Conclusion: The present study contributes toward pace bowlers’ training and focus on necessity of further research considering limitations of COVID-19 pandemic.
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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) | 0,002 | 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 ».