INFLUÊNCIA DA INTENSIDADE DE CORRIDA NA POTENCIALIZAÇÃO DO SALTO EM CORREDORES RECREACIONAIS E INDIVÍDUOS FISICAMENTE ATIVOS
Notice bibliographique
Résumé
Post-activation performance enhancement (PAPE) is an acute improvement in physical exercise performance after maximal or submaximal conditioning activity (CA). PAPE has been associated with trained individuals, and seems to be influenced by the individual conditioning level and CA intensity. However, the influence of CA intensity on PAPE in endurance events in individuals with different levels of physical conditioning is unclear. The aim of this study was to verify the effect of two runs, with different intensities on the PAPE, in individuals with different levels of physical conditioning. Eighteen men, divided into two groups: 9 recreational runners (34.5±9.3 years, 73.1±11.9 kg, 1.76±0.06 m, 17.4±4.4% fat; 16.4±1.0 Km.h-1/maximum aerobic speed-MAS), and 9 physically active individuals (34.1±9.4 years; 83.2±7.7 kg; 1.79±0.06 m; 25.6±5.4% fat; 13.3±1, 2 Km.h-1/MAS) performed two counter-movement jumps (CMJ) and two sprints pre and post-running intervention. Participants underwent a maximal incremental test (University Montreal Track Test – UMTT) to determine the MAS and distance to be completed in the interventions (70% of MAS and time trial race- TTR). The interaction of CMJ and SPRINT with time, intervention, and group was analysed trhough an ANOVA three-way. A significant difference in the time (F = 10.716; p < 0.01) and intervention*group interaction (F = 12.094; p < 0.01), with an increase in the height of the CMJ in 7.6% post-intervention at 70% of MAS for activie individuals and 6.9% post TTR for recreational runners, respectively. No significant difference was observed for SPRINTs. In conclusion, active individuals had higher PAPE in CMJ after intervention at 70% of MAS, while recreational runners presented PAPE after both interventions (70% of MAS and TTR), indicating that the greater intensity can influence the performance according to physical conditioning. Keywords: Races, Performance, Conditioning activity, Jumps.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».