Warming Up With a Dynamic Moment of Inertia Bat Can Increase Bat Swing Speed in Competitive Baseball Players
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: While most baseball players' warm-up with a weighted bat/donut, there is evidence to suggest the swing speed decreases after the warm-up even though the bat feels lighter. Warming up with a dynamic moment of inertia bat may not decrease the swing speed and therefore improve the performance of baseball players. The hypothesis is that a dynamic moment of inertia bat will negate the effect of the kinesthetic illusion observed with a weighted bat. OBJECTIVE: To measure the difference in bat swing speed between warming up with the dynamic moment of inertia bat compared with a weighted bat. METHODS: Thirty-nine competitive baseball players participated in the study. All players were randomly assigned a warm-up tool that could be either a dynamic moment of inertia bat or a weighted bat. After the players' warm-up, they swung their normal bat, and the bat swing speed was measured using a high-speed camera. We used motion analysis software to calculate the swing speed which measured the linear displacement during the last 15 frames before ball contact. The process was then repeated so that each player had the chance to try both warm-up bats. RESULTS: The post warm-up swing speeds using the dynamic moment of inertia bat were significantly faster compared with a weighted bat warm-up. There was a 0.56 (0.78) m/s (1.26 [1.74] mph) increase in swing speed when using the dynamic moment of inertia bat (P = .0001), which is an average increase of 2.10% compared with a weighted bat warm-up. CONCLUSIONS: Our findings suggest that using a dynamic moment of inertia bat before an at-bat can increase swing speed compared with a weighted warm-up. Future studies are needed to determine if using a dynamic moment of inertia bat as part of rehabilitation can facilitate returning to competition after injury by focusing on swing speed.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».