Acute Effects of Repeated Sprints on Performance Measures During the Countermovement Rebound Jump
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Xu, J, Turner, A, Jordan, MJ, Comyns, TM, Chavda, S, and Bishop, C. Acute effects of repeated sprints on performance measures during the countermovement rebound jump. J Strength Cond Res 39(7): e834-e842, 2025-The countermovement rebound jump (CMRJ) test is an alternative to traditional jump assessments, providing unique insights into slow and fast stretch-shortening cycle mechanics. This study investigated the effects of repeated sprint-induced fatigue (4 sets of 6 × 40-m sprints with 20-second interrepetition rest) on CMRJ performance metrics, including jump heights, time to takeoff, ground contact time, reactive strength index modified (RSImod), RSI, countermovement depth, and leg stiffness, measured at baseline, during sprints, and over a 24-hour recovery period. Twenty-four, elite, male, team-sport athletes completed CMRJ tests before and after each sprint set, with additional assessments at 0.5-, 1-, and 24-hour postsprints. Results showed significant reductions in CMRJ heights, RSImod, and RSI immediately following sprints (effect size [ES] = 0.27-1.78, p ≤ 0.040), indicating acute decrements in jump performance. Strategy-based metrics, such as leg stiffness and contact times, remained stable (ES = 0.09-0.57, p ≥ 0.079), suggesting limited sensitivity to fatigue. These findings support the use of CMRJ outcome metrics to evaluate neuromuscular fatigue effectively in an athlete population with a noninvasive solution suitable for field settings.
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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».