Validation of assessments to accurately analyze the body composition of highly trained sitting volleyball players: A pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Body composition is a fundamental component of physical fitness related to the performance of Sitting volleyball (SV) players. Also, establishing the best method for evaluating the body composition of these para-athletes would be highly necessary for this field. The purpose of this study was (1) to describe the body composition of male and female highly trained SV players, (2) to compare the values obtained from this population by two different methods and (3) to establish validity on one of these methods. Thirteen Brazilian SV national team players (five males and eight females) participated in this study. The air-displacement plethysmography (ADP) method as the criterion assessment and the skinfolds (SF) method were conducted for each player. Results showed that there were no significant differences between the values of all players, which ADP and SF measured for body fat percentage (BF%) and body density (BD) (p > 0.05). We found significantly different values between male and female players for BF% by SF (p = 0.04) and BD by SF (p = 0.04). A high degree of reliability was found between ADP and SF measures for BF% and BD. There were statistically significant positive correlations between BF% and BD in all values for both methods (p < 0.01). This pilot study suggests that considering the magnitude of space, expense, and other limitations related to the ADP method against the SF method, we recommend using the SF method, which is a valid, viable and reliable method for measuring body composition in elite SV players.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».