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Enregistrement W2001858187 · doi:10.1519/jsc.0b013e31823bc0a2

Muscle Activation of the Elbow Flexor and Extensor Muscles During Self-Resistance Exercises

2011· article· en· W2001858187 sur OpenAlexaff
Virgile Serrau, Tarak Driss, Henry Vandewalle, David Behm, Ethelle Lesne-Chabran, Armande Le Pellec-Muller

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Strength and Conditioning Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsometric exerciseBicepsBrachioradialisMedicineElbowElbow flexionElectromyographyFlexor musclesPhysical medicine and rehabilitationAnatomyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Muscle activation during self-resistance exercises was studied in 18 subjects performing (a) maximal unilateral isometric cocontractions of flexor and extensor muscles of the right elbow (UNI); (b) bilateral exercises consisting of maximal isometric extensions of the right elbow against the left elbow flexors (BiExt) and maximal isometric flexion of the right elbow against the left elbow extensors (BiFlex). Force production by the biceps brachii (BB), brachioradialis (BR), and triceps brachii (TB) during UNI, BiFlex, and BiExt were estimated by comparing the integrated surface electromyograms (iEMG) of BB, BR, and TB during UNI, BiExt, and BiFlex with the individual iEMG-force relationship determined from isometric contractions at 30, 60, and 100% maximal voluntary contraction during elbow flexion (MVCflex) or extension (MVCext) against a force transducer. During BiFlex for BB or BR and BiExt for TB, the values (mean ± SE) of BB-iEMG, BR-iEMG, and TB-iEMG were 74.0 ± 4.5, 76.6 ± 5.7, and 84.4 ± 4.5% iEMG at MVC (% iEMGmax). The forces were 86.0 ± 3.7% TB-Forcemax during BiExt, 74.1 ± 3.6% BB-Forcemax and 71.8 ± 4.0% BR-Forcemax during BiFlex. During UNI, BB-iEMG, BR-iEMG, and TB-iEMG were 59.9 ± 4.6, 53.4 ± 4.0, and 66.3 ± 4.7% iEMGmax, respectively. The forces during UNI (70.4 ± 4.0% TB-Forcemax, 60.4 ± 4.3% BB-Forcemax, and 49.2 ± 3.1% BR-Forcemax) were significantly lower than those during bilateral exercises. A 2-way analysis of variance (Muscle × Exercise) indicated that the effects of Muscle and Exercise upon % iEMGmax were significant (p < 0.05; p < 0.001, respectively). In conclusion, bilateral opposition exercises should be more effective in developing strength than cocontraction exercises, which correspond to a moderate activation level even for weak agonist muscle groups.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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