ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







معدلات النمو كدالة للتنبؤ بمستوى درجة أداء لاعبي الجمباز بأولمبياد لندن 2012 م

العنوان المترجم: Growth Rates as A Function of Predicting the Level of Gymnastics Performance in London Olympics 2012 AD
المصدر: المجلة العلمية للتربية البدنية وعلوم الرياضة
الناشر: جامعة حلوان - كلية التربية الرياضية للبنين
المؤلف الرئيسي: محمود، إيهاب عبدالمنعم (مؤلف)
المجلد/العدد: ع76
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2016
الشهر: يناير
الصفحات: 163 - 184
DOI: 10.21608/jsbsh.2016.250488
ISSN: 2682-1966
رقم MD: 733361
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EduSearch
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

22

حفظ في:
المستخلص: يهدف البحث إلى التعرف على مدى علاقة معدلات النمو (السن – الطول - الوزن) بمستوى درجة أداء لاعبي الجمباز بأولمبياد لندن 2012م على الأجهزة المختلفة (جهاز الحركات الأرضية – جهاز حصان الحلق – جهاز الحلق – جهاز حصان القفز – جهاز المتوازي – جهاز العقلة – الفردي العام – الفرق المشاركة). والتنبؤ بنتائج لاعبي الجمباز بدلالة معدلات النمو. وطبقت الدراسة على لاعبي الجمباز الأولمبيين المشتركين بأولمبياد لندن 2012م وبلغ عددهم (97) لاعب. وأظهرت النتائج أن هناك علاقة طردية بين معدلات النمو (الطول – الوزن – السن) ومستوى درجة أداء اللاعبين الأولمبيين في رياضة الجمباز. وأنه يمكن التنبؤ بمستوى درجة أداء لاعبي الجمباز بدلالة معدلات النمو باستخدام المعادلات التنبؤية.

The research aims to identify the extent to which growth rates (age - height - weight) relate to the level of performance of gymnastics players in the London Olympics 2012 on different devices (floor, pommel horse, rings, vault, parallel bars, horizontal bars, individual, participating teams) and predict the results of gymnastics players in terms of growth rates. The study was applied to the 97 Olympic gymnastics players participating in the 2012 London Olympics. The results showed a direct correlation between growth rates (height, weight, age) and the level of performance of Olympic players in gymnastics. The level of performance of gymnastics can be predicted in terms of growth rates using predictive equations.
This abstract translated by Dar AlMandumah Inc. 2018

ISSN: 2682-1966