2012The Official Journal of the Korean Academy of KinesiologyOpen access

Validity of Cycle Ergometer Test and 20m-MST for Predicting VO2max of Men according Age

안근옥, shinyuna, Deogjo Jung, 송상협, 염혜선, Seung‐Yun Shin, Jungsok Oak, Kihing Kim

Open full text 1 citations

Abstract

운동학 학술지 제14권 제3호 남성의 연령에 따른 최대산소섭취량 예측을 위한 사이클 에르고미터 검사와 20m 셔틀런 검사의 준거타당도 * 안근옥 1) ․옥정석 1) ․신윤아 1) ․김기홍 1) ․송상협 1) ․엄혜선 1) ․신승윤 2) ․정덕조 3)** 1) 단국대학교 2) 용인대학교 3) 서원대학교 초록 운동학 학술지, 2012, 14(3): 49-61.남성의 연령에 따른 최대산소섭취량 예측을 위한 사이클 에르고미터 검사와 20m 셔틀런 검사의 준거타당도.[서론] 최대산소섭취량을 측정하는

Open-access reader

About this research paper

What this paper is about

운동학 학술지 제14권 제3호 남성의 연령에 따른 최대산소섭취량 예측을 위한 사이클 에르고미터 검사와 20m 셔틀런 검사의 준거타당도 * 안근옥 1) ․옥정석 1) ․신윤아 1) ․김기홍 1) ․송상협 1) ․엄혜선 1) ․신승윤 2) ․정덕조 3)** 1) 단국대학교 2) 용인대학교 3) 서원대학교 초록 운동학 학술지, 2012, 14(3): 49-61.남성의 연령에 따른 최대산소섭취량 예측을 위한 사이클 에르고미터 검사와 20m 셔틀런 검사의 준거타당도.[서론] 최대산소섭취량을 측정하는

Why it matters

OpenAlex reports 1 citations for this work. Citation counts describe recorded attention and do not establish research quality.

Key contribution

A contribution statement is not available in the OpenAlex record.

Method / approach

Method details are not available in the OpenAlex metadata.

Main findings

Findings are not separately available in the OpenAlex metadata.

Limitations

Limitations are not available in the OpenAlex metadata.

Applications

Application details are not available in the OpenAlex metadata.

Available abstract

운동학 학술지 제14권 제3호 남성의 연령에 따른 최대산소섭취량 예측을 위한 사이클 에르고미터 검사와 20m 셔틀런 검사의 준거타당도 * 안근옥 1) ․옥정석 1) ․신윤아 1) ․김기홍 1) ․송상협 1) ․엄혜선 1) ․신승윤 2) ․정덕조 3)** 1) 단국대학교 2) 용인대학교 3) 서원대학교 초록 운동학 학술지, 2012, 14(3): 49-61.남성의 연령에 따른 최대산소섭취량 예측을 위한 사이클 에르고미터 검사와 20m 셔틀런 검사의 준거타당도.[서론] 최대산소섭취량을 측정하는

Key concepts: Cycle ergometer, Test (biology), Step test, Fitness test, Statistics, Psychology, Physical therapy, Medicine

Related papers

Back to paper searchBrowse research topicsOriginal source
Validity of Cycle Ergometer Test and 20m-MST for Predicting VO2max of Men according Age — Research Paper | ScholarLens