Effect of a Prior Force-Velocity Test Performed with Legs on Subsequent Peak Power Output Measured with Arms or Vice Versa
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to examine whether measurement of peak anaerobic power (Wpeak) by force-velocity test using the arms or the legs influenced the performance obtained when the opposite muscle group was tested. Ten trained male throwers (age: 20.6 +/- 2; stature: 1.82 +/- 0.06 m; and body mass: 85.5 +/- 17.2 kg) performed, on separate days, 2 Monark cycle-ergometer protocols comprising (a) arm cranking (A1) followed by a leg cycling (L2) force-velocity test (series A-L) and (b) a leg cycling (L1) followed by an arm cranking (A2) force-velocity test (series L-A). On each day, 8 minutes of seated rest separated the 2 force-velocity tests. Arterialized capillary blood was collected from the finger tips for blood lactate analysis at rest and at the end of each force-velocity test. Wpeak-A1 and Wpeak-A2 were similar (8.1 +/- 1.7 and 8.6 +/- 1.5 W.kg, respectively). Wpeak-L1 and Wpeak-L2 were 14.0 +/- 3 and 13.4 +/- 2.8 W.kg (NS). Blood [La] increased significantly after each force-velocity test (p < 0.001), but peak blood [La] did not differ significantly between L1 (6.6 +/- 1.2) and L2 (6.2 +/- 1.4 mmol.L) or between A1 (7.2 +/- 1.0) and A2 (7.4 +/- 1.6 mmol.L). In this population, force-velocity tests performed using the legs or the arms did not induce a significant decrease in force-velocity determinations of peak anaerobic power performed subsequently with the opposite muscle group. In strength-trained athletes, the force-velocity approach can thus be used to measure the peak power output of both the legs and the arms in a single laboratory session, without adversely affecting estimates of an athlete's performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».