Lower limb muscle power and core stability in players of a professional soccer team in Lima, Peru in the year 2023
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: evaluar la asociación entre la estabilidad del core y la potencia muscular de extremidades inferiores en jugadores del sexo femenino de una selección profesional de fútbol en Lima, Perú, en el año 2023. Materiales y métodos: se diseñó un estudio observacional, transversal y analítico en el que participaron 20 futbolistas del sexo femenino pertenecientes a un equipo profesional. La edad mediana de las participantes fue de 21 años, con una altura media de 1.63 ± 0.04 m y un peso medio de 58.93 ± 6.03 kg. Las variables principales se cuantificaron mediante el salto contramovimiento y la prueba de estabilidad de McGill. Posteriormente, se realizó un análisis estadístico que incluyó procedimientos univariados, bivariados y multivariados. Resultados: las medias antropométricas de altura y peso se asociaron estadísticamente a la potencia muscular de extremidades inferiores con (r = 0.791, p < 0.001) y (r = 0.589, p = 0.006), respectivamente. Además, se encontró que las jugadoras con una buena relación entre las pruebas de flexión y extensión de las pruebas de estabilidad de McGill tuvieron una mayor potencia muscular (684.90 W vs. 618.32 W, p = 0.045). Conclusiones: se evidenció una asociación significativa entre la razón de flexión-extensión, derivada a partir de las prueba de estabilidad del core de McGill y la potencia muscular. Las demás razones analizadas no mostraron asociación significativa con dicha variable.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".