Effect of resistance and aerobic training on regional body composition in previously recreationally trained middle-aged women
Notice bibliographique
Résumé
Twelve middle-aged women (mean age 41.9 +/- 1.6 y) performed variable-cam resistance training and aerobic training 3 times/week for 14 weeks. One repetition maximum (1 RM) significantly increased between pre-training and training week 7 (13.1%-17.8%), between training week 7 and post-training (10.8%-14.1%), and between pre-training and post-training (25.5%-30.9%). Total-body lean soft tissue and total % body fat determined by duel-energy X-ray absorptiometry (DEXA) significantly increased (2.2%) and decreased (1.4%), respectively. Arm, trunk, and total upper-body (arm + trunk) lean soft tissue significantly increased (0.7%-4.6%). Total body fat tissue and all regional measures of fat tissue and % fat showed no significant changes. Significant correlations were shown between pre-testing and post-testing 1 RM in the bench press, lat pull down, and overhead press in all instances, except for post-training bench press and total upper-body lean soft tissue (r = 0.58-0.90). In contrast, non-significant correlations were shown between pre- and post-testing 1 RM of the leg press, with the exception of pre-training and total lean soft tissue and pre-training and leg lean soft tissue. In conclusion, resistance training resulted in consistent strength gains in middle-aged women, which were accompanied by regional changes in upper-body composition, whereas lower-body composition moved in the hypothesized direction, but did not achieve significance.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».