Comparing Muscular Fitness Among School Children Based on Sport Participation and Gender
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to examine muscular fitness using measurements of the right hand grip (RHG) and left hand grip (LHG), as well as the counter movement jump (CMJ) performance of both athlete and non-athlete school children. Additionally, the study aimed to compare these variables between genders. A total of 221 school children aged 11–13 participated in this study. The participants were categorized into four groups based on their characteristics: female athletes (n = 57), female non-athletes (n = 60), male athletes (n = 59), and male non-athletes (n = 45). The primary exclusion criteria included any musculoskeletal limitations that could potentially affect test performance. The strength of the RHG and LHG (kg) was assessed using the Takei-TKK-5101 device. CMJ heights (cm) were measured using the Smart-Speed device. For all variables, a mixed-design two-way univariate analysis of variance (ANOVA) was employed to identify differences between and within groups. The findings of the present study indicated that the RHG, LHG, and CMJ values of athletes were significantly greater than those of non-athletes for both genders (p < 0.001). Moreover, the analyzed performance values exhibited significant differences between male athletes and male as well as female non-athletes, and also between female athletes and female as well as male non-athletes (p < 0.001). Engaging in sports is highly important for school children aged 11–13 to enhance their muscular fitness. It can be stated that the development of muscular fitness for both genders would be higher in children who participate in sports compared to those who do not engage in sports.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».