Fatigue modifies hip and knee kinematics during single- and double-leg dynamic tasks: An investigation with female handball players
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the effect of a handball-specific fatigue protocol on hip and knee kinematics. Twenty female handball athletes performed three trials of the single-leg landing (SLL), sidestep cutting manoeuvre (SCM), and drop vertical jump (DVJ) before and after the fatigue protocol. Knee and hip angle waveforms were compared using statistical parametric mapping (p < 0.05). During the SLL, the fatigue increased hip adduction (4-7% cycle) and knee abduction (4-9% and 25-27%). For the SCM, hip flexion was reduced under fatigue during 14-29% and 44-68% of the cycle. Similarly, the knee flexion decreased between 7-36% and 53-73%. Besides, during the fatigue state, the athletes reduced the hip abduction between 0-11% of the cycle and increased the knee abduction between 20-23%. During the DVJ task, when fatigued, the hip flexion decreased between 19-44% of the cycle and the knee flexion between 1-16% and 18-77%. The fatigue protocol altered the lower limb kinematics, decreasing knee and hip flexions during the SCM and DVJ and increasing the knee valgus during both single-leg landing tasks.
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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 ».