The effects of upper and lower limb elastic band training on the change of direction, jump, power, strength and repeated sprint ability performance in adolescent female handball players
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to examine the effects of incorporating 10-week elastic band strength training (EBST) program on change of direction, jumping ability, repeated sprint ability, and both muscular strength and power in adolescent female handball players. Participants aged 15.8 ± 0.2 years were divided by playing position, and players from each position were then randomly assigned between the elastic strength ( n = 17) and control ( n = 17) groups. The experimental group performed periodized upper and lower-body elastic band strength training twice weekly for ten weeks by substitution of some of their regular physical and game preparation. The control group only performed regular handball training. Two-way analyses of variance (group × time) assessed change of direction (COD) via the modified t -agility test, squat jump, countermovement jump, standing long jump, repeated sprint ability (RSA), 1-RM bench press and half squat, and cycle ergometer force-velocity tests for both upper and lower limbs. Relative to the control group, the experimental group enhanced COD performance [ p < 0.001; Cohen's effect size (d) = 1.00]; squat and countermovement jump ( p = 0.002, d ≥ 0.83), best, mean, and total RSA scores (all p < 0.001, d = 0.92–1.66), 1-RM bench press ( p = 0.02, d = 0.59) and half squat ( p = 0.009, d = 0.67), all indices of upper limb force-velocity performance ( p ≤ 0.025, d = 0.56–1.66), and 3 of 4 indices of lower limb force-velocity performance ( p ≤ 0.004, d = 0.75–0.92). We conclude that additional elastic band training performed twice a week for ten weeks improves measures relevant to handball game performance in adolescent female athletes.
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 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 | 0,000 | 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 ».