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Enregistrement W4367669112 · doi:10.1519/jsc.0000000000004403

The Relationship of Anthropometric and Physical Performance Characteristics on Competitive Success in Amateur, Elite, and Professional Rodeo Athletes

2023· article· en· W4367669112 sur OpenAlexaff
Dustin J. Oranchuk, LeeAnne K. Gullett, Michael Kicia, Brandon Thome, Alex Game

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Strength and Conditioning Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversity of AlbertaAlberta Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnthropometryIsometric exerciseAthletesPhysical therapySprintVertical jumpAmateurCompetitive athletesJumpingPhysical medicine and rehabilitationPsychologyJumpMedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Oranchuk, DJ, Gullett, LK, Kicia, M, Thome, B, and Game, A. The relationship of anthropometric and physical performance characteristics on competitive success in amateur, elite, and professional rodeo athletes. J Strength Cond Res 37(7): 1495-1506, 2023-Reference anthropometric and physical performance qualities can improve understanding of sporting needs and streamline preparation and rehabilitation programs. However, these data and their relationships with competitive success are absent in rodeo athletes. We hypothesized that riding performance would be most correlated with hip adductor, neck, and grip strength, whereas jump, reactive strength index (RSI), and change of direction abilities would best predict bull-fighting performance. Forty-three amateur ( n = 9), professional ( n = 23), or internationally ranked ( n = 11) male rodeo athletes (bareback = 9, bull riders = 16, saddle bronc = 7, bullfighters = 11) (26.8 ± 5.6 years) volunteered for this study. Anthropometrics included body mass, height, and body fat percentage. Performance measures included isometric hip adduction and abduction, neck flexion and extension, handgrip strength, squat and countermovement jump heights, eccentric utilization ratio, reactive strength index, change of direction, bike sprints, and several pneumatic power measures. Bullfighters were taller and heavier than bull riders (effect size [ES] = 0.84-0.87, p = 0.008-0.017). Bull riders were leaner than bullfighters (ES = 0.74, p = 0.012). Fighters had greater RSI than riders (ES = 0.73-1.47, p < 0.001-0.030). Competitive level of rodeo riders ( n = 32) correlated with age, rodeo experience (ρ = 0.37-0.43, p = 0.013-0.049), bent-leg abduction (ρ = 0.43, p = 0.014), straight-leg hip adduction and abduction (ρ = 0.49-0.56, p < 0.001-0.005), neck flexion force (ρ = 0.43, p = 0.016), and rotational power (ρ = 0.50, p = 0.004). The competitive level of the fighters correlated with age (ρ = 0.64, p = 0.036) and time trial performance (ρ = -0.76, p = 0.006). This is the first study providing normative and correlational strength and power performance data in a rodeo population. These data highlight the need for more event-specific physical preparation. Riders should focus their physical preparation on hip and neck strength and rotational power. Bullfighters should prioritize stiffness and anaerobic power.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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