MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4410471343 · doi:10.2478/bhk-2025-0014

Vertical jumping power normative-reference values: Utilizing a large cohort of Canadian University students

2025· article· en· W4410471343 sur OpenAlexaffabout
Olivia Morassutti, Paula M. van Wyk, Adriana M. Duquette

Notice bibliographique

RevueBiomedical Human Kinetics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJumpingVertical jumpCountermovementPercentileTest (biology)StatisticsNormativeBody mass indexDemographyMathematicsWingate testStatistical powerPsychologyJumpMedicinePhysical therapyAnaerobic exerciseSociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Study aim: This study aimed to develop vertical jumping power normative-reference standards based on a large cohort of Canadian university students. Material and methods: Data were collected from a sample of 960 male and female participants, aged 20 to 29 years (mean body mass index [BMI]: 24.44± 3.80). Participants performed the Sargent jump-and-reach test using a wall-mounted vertical jumping height scale, where vertical jump distance (VJD) was determined by subtracting standing reach height from vertical jumping reach height. An independent samples t-test was conducted to compare the means of all variables (i.e., absolute power, relative power, and VJD) and to test for statistical significance between sexes. Results: Data from all variables were higher ( P < 0.05) among male participants, including absolute power (W), relative power (W·kg −1 ), and VJD (m), and statistically significant differences between sexes were noted. Collected data facilitated the creation of sex-specific normative-reference standards including percentile rankings and seven performance classifications. Conclusions: These norms will be instrumental in supporting the convenient and practical evaluation of vertical jumping power performance data and may even reduce the need for other, more exhaustive testing methods (e.g., Wingate Anaerobic Test).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,481

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiomedical Human KineticsMême sujetSports Performance and TrainingTravaux en français237 207