Investigating the Use of Jump Assessments for Firefighters in the London Fire Brigade
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Brown, L, Hastings, K, Caufield, S, Haynes, J, McClenaghan, P, and Lenetsky, S. Investigating the use of jump assessments for firefighters in the London Fire Brigade. J Strength Cond Res XX(X): 000-000, 2025-Firefighters must possess requisite muscular strength, power, and endurance to perform operational tasks while handling external loads, such as door breakers and hose lines. When firefighters from the London Fire Brigade (LFB) pass the academy, they are assessed annually using either the Chester Walk Treadmill Test, 1.5-mile, or the bleep test. No strength or power assessments are regularly performed. Therefore, the primary purpose of this study was to identify the feasibility of introducing jump testing for strength and power assessments to be used in the annual fitness test. A total of 41 men (n = 38) and women (n = 3) were recruited (age: 38 ± 9 years; stature: 1.8 ± 0.04 m; mass: 86 ± 10.6), with a minimum of 1-year service. The squat jump (SJ), countermovement jump (CMJ), reactive strength index, and the 1.5-mile treadmill test were used to assess the subjects. Analysis revealed an inverse relationship between SJ, CMJ, and the treadmill run test, indicating that increased jump performance was related to faster run times, with a very large effect size. This study demonstrated that jump tests can be used as an additive to the graded treadmill walking-based test currently being used for annual fitness testing by the LFB.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».