The Influence of Sport Representation and Attitudes Toward Strength Training on Neuromuscular Performance Profiles in University Athletes: Part II Male Athletes
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: McClean, ZJ, da Silva Torres, R, Herzog, W, Pasanen, K, Lun, V, and Jordan, MJ. The influence of sport representation and attitudes toward strength training on neuromuscular performance profiles in university athletes: Part I-Male athletes. J Strength Cond Res 40(3): 324-336, 2026-Strength, power, and plyometric testing are essential to evaluate neuromuscular performance in athletes. However, this approach creates datasets with numerous outcome measures that can lead to challenges for interpretation and establishing relevant performance benchmarks for preseason testing and performance-readiness after injury. The idea that athlete performance profiles exist within a larger population has been suggested, but limited research has explored this concept or suggested methodologies for delineating relevant profiles. Exploring the existence of neuromuscular performance profiles in university athletes while accounting for the influence of the sport environment and psychosocial factors, such as attitudes toward strength training, may support more athlete-specific neuromuscular benchmarks. Healthy male university athletes ( n = 272) from 5 sports completed a comprehensive neuromuscular performance testing battery and a questionnaire that included assessment of attitudes toward strength training. Unsupervised machine learning applied to the body weight-normalized neuromuscular performance dataset, along with Fisher's exact tests, was used to examine differences in attitudes toward strength training across clusters (alpha = 0.05). Five profiles were identified, including a high strength/high power/braking-dominant jump strategy cluster with a large ice hockey representation and a high strength/high power/fast jump strategy cluster consisting mostly of field-sport athletes. Differences in attitudes toward training were noted across profiles ( p < 0.05); for instance, athletes in a low-strength/low-power profile tended to prefer training in a more private training environment ( p = 0.023). These results may help inform neuromuscular performance benchmarks in male university athletes, while the psychosocial characteristics of these profiles may provide insight into increasing strength training engagement in this population.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».