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Enregistrement W4383267774 · doi:10.23887/jjp.v11i1.58336

Efektivitas Stretching PNF Terhadap Kelenturan

2023· article· id· W4383267774 sur OpenAlexaff
Hafiz Al Fajar, Y. Touvan Juni Samodra, Isti Dwi Puspita Wati, Ghana Firsta Yosika, Maharani Fatima Gandasari, Davi Sofyan

Notice bibliographique

RevueJurnal Pendidikan Jasmani Olahraga dan Kesehatan Undiksha · 2023
Typearticle
Langueid
DomaineHealth Professions
ThématiqueSports and Physical Education Research
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui tingkat efektivitas Stretching PNF pada kelenturan untuk meningkatkan fleksibilitas. Metode penelitian dengan menggunakan eksperimen One Group Pretest- Postest design. Sampel yang digunakan adalah mahasiswa/i Universitas Tanjungpura Prodi Pendidikan Kepelatihan Olahraga berjumlah 10 orang. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan treatmeant 3 gerakan stretching PNF, dengan gerakan Hold Relax Hamstring, Quadriceps, Chest PNF. Kemudian diukur dengan sit and reach sebelum dan sesudah perlakuan (treatmeant). Teknik analisis data menggunakan deskriptif dan uji t. Hasil penelitian ini mengungkapkan terdapat perbedaan antara sebelum dan sesudah perlakuan sebesar 1,8 cm. Maka dengan dapat simpulkan bahwa dengan adanya peregangan PNF dapat meningkatkan kelenturan

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,271
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,015

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,337 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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