Reliability of the two-point method applied in field conditions and its validity in estimating the one-repetition maximum using the load–velocity relationship of the free-weight back squat
Notice bibliographique
Résumé
In most studies examining the reliability and validity of the load–velocity relationship (LVR) determined with the two-point method, a pair of points derived from a previously applied protocol involving multiple loads is selected to compute the relationship (multipoint method–MP). While testing only two loads (two-point applied in field conditions–2P FC ) allows for a reliable free-weight back squat LVR determination, it is not known whether the average optimal minimum velocity threshold enables accurate one-repetition maximum (1RM) estimations. LVRs based on the 2P FC were compared to those obtained with the MP, in 18 participants. Reliability of LD0 (load at zero velocity), slope, V0 (velocity at zero load), and Aline (area under the line) determined with the 2P FC was assessed with intraclass correlation coefficients (ICCs) and coefficients of variation (CVs). Absolute percent errors of estimation were compared between MP and 2P FC. Agreement between actual and predicted 1RM was assessed with Bland–Altman plots. LVR parameters were similar between profiling methods. The 2P FC showed acceptable reliability (CVs < 10% and ICCs > 0.70). The absolute percent error of estimation was lower with the 2P FC (6.7% and 4.6%, for MP and . 2P FC respectively). Coaches can determine the LVR of their athletes and further estimate their 1RM relying on the average optimal MVT (with small error < 5%). This can be done by simply measuring mean concentric velocity in response to a practical protocol of two loads. However, caution is advised, as this method may misestimate the 1RM by 14 kg in some individual cases.
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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 | 0,036 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».