Sex segregation in strength sports: Do equal‐sized muscles express the same levels of strength between sexes?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Concerns have been raised against the current two-sex binary category in sports competitions. The thesis states that if males and females were separated based on muscle size, it would negate the strength advantage between the sexes. We tested the possible sex differences in various strength outcomes when pair-matched for muscle thickness. METHODS: A total of 16 different data sets (n = 963) were assessed to pair-match females with males who had a muscle thickness value within 2%. We further compared the competition performances of the smallest male weight class within the International Powerlifting Federation (IPF) to different weight classes in females. RESULTS: Overall, 76%-88% of the strength assessments were greater in males than females with pair-matched muscle thickness, regardless of contraction types (i.e., isotonic, isometric, isokinetic). Additionally, males in the lightest weight division in the IPF largely outperformed females in heavier weight divisions. CONCLUSIONS: Our results would suggest that segregation based on muscle mass or surrogates of muscle mass (e.g., lean body mass) might not be an appropriate classification to create fair competition within strength sports. This is not to refute the concept of the desegregation of the two-sex binary category but to present data that raises important concerns about the potential sex-based differences in strength performance.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».