PASSIVE STRETCHING DOES NOT PROTECT AGAINST ACUTE CONTRACTION-INDUCED INJURY IN MOUSE EDL MUSCLE
Notice bibliographique
Résumé
A popular part of many athletes pre-game regime is to stretch. We examined whether a pre-injury stretching protocol could prevent acute contraction-induced injury. The in-situ EDL (extensor digitorum longus) muscle of an anesthetized mouse (80 mg/kg IP) was used. Damage to the muscle from eccentric contraction-induced injury was quantified by the deficit in tetanic force production and was not confounded by metabolic fatigue. The force deficits resulting from eccentric contractions alone (E) were compared with the force deficits resulting from a protocol that consisted of a stretch before the eccentric contractions (S+E). The pre-injury stretch was performed to 5% Lo strain, at a velocity of 0.5 mm/s. The muscle was held in the stretch position for 1 min, then slowly released. The eccentric contraction protocols (excursion ≥ 24% Lo) resulted in pronounced force deficits that increased with the excursion amplitude of the eccentric contraction. The eccentric contractions also resulted in an average right shift of 2 ± 0.53% in the length-force relationship. The pre-injury stretch protocol did not reduce the force deficit due to contraction-induced injury. Supported by NSERC
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».