Quadriceps effort during squat exercise depends on hip extensor muscle strategy
Notice bibliographique
Résumé
Hip extensor strategy, specifically relative contribution of gluteus maximus versus hamstrings, will influence quadriceps effort required during squat exercise, as hamstrings and quadriceps co-contract at the knee. This research examined the effects of hip extensor strategy on quadriceps relative muscular effort (RME) during barbell squat. Inverse dynamics-based torque-driven musculoskeletal models were developed to account for hamstrings co-contraction. Net joint moments were calculated using 3D motion analysis and force platform data. Hamstrings co-contraction was modelled under two assumptions: (1) equivalent gluteus maximus and hamstrings activation (Model 1) and (2) preferential gluteus maximus activation (Model 2). Quadriceps RME, the ratio of quadriceps moment to maximum knee extensor strength, was determined using inverse dynamics only, Model 1 and Model 2. Quadriceps RME was greater in both Models 1 and 2 than inverse dynamics only at barbell loads of 50-90% one repetition maximum. The highest quadriceps RMEs were 120 ± 36% and 87 ± 28% in Models 1 and 2, respectively, which suggests that barbell squats are only feasible using the Model 2 strategy prioritising gluteus maximus versus hamstrings activation. These results indicate that developing strength in both gluteus maximus and quadriceps is essential for lifting heavy loads in squat exercise.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».