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Enregistrement W4320035752 · doi:10.26773/smj.230216

Russian vs. American Kettlebell Swing – Which One to Choose?

2023· article· en· W4320035752 sur OpenAlexfundno aff
Saša Vuk, Hrvoje Pajtak

Notice bibliographique

RevueSport Mont · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésSwingConcentricMomentum (technical analysis)MathematicsSAFERPower (physics)PopulationEccentricPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyEngineeringStatisticsMedicineStructural engineeringPhysicsMechanical engineeringEconomicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kettlebell swing exercises have been proposed as a method for developing power, strength, endurance, and aerobic capacity. There are two distinctive techniques or styles of kettlebell swing: Russian (RKBS) and American (AKBS), and the purpose of this study was to quantify the specific differences within each exercise. The aim of this paper was to determine which style offers greater mechanical output in the form of power, velocity and momentum, with consideration of energy expenditure and injury risk, and which represents a safer version of training operator for developing specific dimensions of strength and power along with muscular endurance. The selected population of physically active men (n=15; age: 27.5±4.5 years; height: 185.9±14.1 cm; weight: 96.1±11.1 kg; kettlebell swing experience: 3.6±2.4 years) were recruited to perform kettlebell swings of both styles. They performed eight maximal swings using a 24 kg kettlebell (~25% bodyweight), during which the concentric and eccentric phases and their respective amplitude, duration, peak and mean velocity, momentum and average power were analysed. The results of the paired sample t-test showed a statistically significant difference between styles in cycle duration, momentum, amplitude and velocities, while power generated was similar for both styles. In conclusion, both styles are viable training options, though the RKBS style presents a potentially safer alternative due to its biomechanical properties.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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