Effects of Plyometric Training on Latin Dance-Specific Motor Skills in University Student Dancers: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated the effects of short-term plyometric training on dance-specific skills in university Latin dancers. Fourteen experienced dancers were randomized to an experimental group (EG: plyometric training, n=6) or control group (CG: standard training, n=8), completing three weekly sessions for 8 weeks. Balance, footwork, and spins & turns were assessed pre- and post-intervention using generalized estimating equations (GEE). Significant Group × Time interactions emerged for balance (Wald χ² = 7.303, p = 0.007) and footwork (Wald χ² = 6.526, p = 0.011), favoring the EG. The EG demonstrated large improvements in balance (d = 1.909), footwork (d = 2.448), and spins & turns (d = 1.849), while the CG showed smaller gains in footwork (d = 1.677) and spins & turns (d = 1.680) but not balance (d = 0.410). Post-intervention, the EG outperformed the CG across all skills (p < 0.05), with gender significantly influencing footwork outcomes (p < 0.001). These findings support plyometric training as an effective method for enhancing Latin dance performance, particularly for balance and footwork. The results provide empirical justification for integrating sport-science conditioning into dance curricula.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».