Motivational Music During Resistance Training Improves Strength Endurance
Notice bibliographique
Résumé
Benefits of music to endurance performance, isometric strength, and running strength endurance but not to anaerobic performance have been reported. Weight training facilities commonly play music, but it is unknown if music improves the outcomes of dynamic resistance training. PURPOSE: To determine if listening to motivational music during resistance training improves strength endurance. METHODS: 40 healthy young adults (28 women) performed a 10 repetition maximum (10RM) leg press test and were randomly assigned to either music or no music training groups. Subjects then performed 4 weeks of a resistance training protocol for their legs. During training, subjects in the music group listened to individually selected motivational music while those in the no music group wore ear plugs to avoid ambient music. Final testing consisted of measuring the maximum number of repetitions completed at the previously determined 10RM weight. All subjects performed their tests without music. RESULTS: The resistance training resulted in greater leg press strength endurance in both the music (+16.5 repetitions; p<0.001) and no music groups (+10.6 repetitions; p<0.001). The music group performed more repetitions than the no music group (p=0.08). Greater improvements were measured in subjects who did not otherwise listen to music while exercising (p<0.05), especially in the music group (p<0.001). CONCLUSIONS: Listening to self-selected motivational music during resistance training resulted in greater improvements in strength endurance in the lower limbs of healthy young adults. Further study could elucidate whether this is a sustainable or transit effect and applicable to other populations.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».