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Enregistrement W7018846310

Effects of Plyometric and Resistance Training on Muscle Strength and Neuromuscular Function in Young Adolescent Soccer Players

2016· other· en· W7018846310 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueBrock University Digital Repository (Brock University) · 2016
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsometric exercisePlyometricsJumpResistance trainingMuscle strengthExplosive strengthJumpingElectromyography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the effect of 8-weeks of resistance (RT) and plyometric (PLYO) training on maximal strength, power and jump performance compared with no added training (CON), in young male soccer players. Forty-one 11-13 year-old soccer players were divided into three groups (RT, PLYO, CON). All participants completed 5 isometric knee extensions at 90° and 5 isokinetic knee extensions at 240°/s pre- and post-training. Peak torque (PT), peak rate of torque development (pRTD), electromechanical-day (EMD), rate of muscle activation (Q30), muscle cross-sectional area (mCSA) and jump performance were examined. Both RT and PLYO resulted in significant (p < 0.05) increases in PT, pRTD and jump performance. RT resulted in significantly greater increases in both isometric and isokinetic PT, while PLYO resulted in significantly greater increases in isometric pRTD and jump performance compared with CON (p < 0.05). Q30 increased to a greater extent in PLYO (20%) compared with RT (5%) and CON (-5%) (p = 0.1). In conclusion, 8-weeks of RT and PLYO resulted in significant improvements in muscle strength and jump performance. RT appears to be more effective at eliciting increases in maximal strength while PLYO appears to enhance explosive strength, mediated by possible increases in the rate of muscle activation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,166 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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