Effect Of Adjunt Sports Specific Drill Training on Selected Fitness Parameters in Amateur Lawn Tennis Players
Notice bibliographique
Résumé
Lawn tennis, game in which two opposing players or pairs of players use tautly strung rackets to hit a ball of specified size, weight, and bounce over a net on a rectangular court. Tennis is characterized by the execution of a series of high intensity and explosive actions, sprints, changes of direction and abrupt deceleration; these specific movements put the tennis player under physical stress. 1 this component of training is as such termed as agility. The percentage of lower limb injuries in lawn tennis in players is 73%. Hence there is a need of designing an optimal conditioning program for improvement of agility and sprint performance which may reduce the risk of injuries and to improve the quality of performance. AIM was to find the effect of sports specific drill training on selected fitness parameters in amateur lawn tennis players. 50 purposive sample, using experimental study for 6 weeks in lawn tennis players. Result The pre and post training results of descriptive statistics and paired T test shows significant improvement in experimental group for agility test (t = 5.220 and p=<0.0001 ) And 10 meter sprint (t=5.432 and p= <0.0001)There is Statistically significant difference post training with illionos agility test and ten meter sprint test in experimental group as compared to control group was seen post training session. Conclusion The present study concluded an effect of sports specific drill training has effect on Agility test and sprint test timings.
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 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) | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».