Influence of different verbal cue types on countermovement jump performance in youth female athletes
Notice bibliographique
Résumé
Although external (EXT) verbal cues have been shown to improve jump performance, limited research has been conducted in youth athletes. Therefore, the purpose of this study was to investigate how different EXT verbal cue types influenced countermovement jump (CMJ) performance in youth athletes. Ten young trained female athletes (16.80 ± 0.60 years) performed the CMJ using four different EXT verbal cues including external-distal (DIST), external-proximal (PROX), analogy (ANA) and holistic (HOL) as well as a neutral cue (CON). Jump height, reactive strength index modified (RSI MOD ), countermovement depth, jump time and force-time measures from eccentric and concentric CMJ subphases were measured. No significant differences between cue types were found for RSI MOD . ANA resulted in significantly higher jump height compared to CON ( g = 0.37). PROX significantly increased jump time ( g = 0.60), concentric time ( g = 0.47) and braking time ( g = 0.52), as well as significantly decreasing eccentric braking mean force ( g = 0.43) and eccentric braking rate of force development ( g = 0.59) compared to CON. Countermovement depth significantly increased when using PROX ( g = 0.60), HOL ( g = 0.46) and ANA ( g = 0.51) compared to CON. These results suggest that compared to a neutral cue, EXT verbal cues result in similar CMJ performance in trained youth athletes. However, PROX verbal cues appear to result in reduced performance in many CMJ force-time measures.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».