Energy expenditure characteristics of weight lifting: 2 sets to fatigue
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the work performed and energy expenditure characteristics within and among 2 sets of the bench press at 70%, 80%, and 90% of 1 repetition maximum (1RM). For both sets fatigue was the end point. We asked: do multiple sets affect subsequent work output along with aerobic, anaerobic, and excess postexercise oxygen consumption (EPOC) contributions? Ten males participated. Work was significantly less for the 2nd set within the 70% and 80% protocols, but not the 90% protocol. Anaerobic (glycolytic) energy expenditure was less for the 2nd set within all protocols. However, within all protocols, the work / energy expenditure ratio was not different between sets. Overall work was significantly different among protocols, becoming less as the weight lifted was increased: 70%, 637.1 ± 122.4 J; 80%, 512.4 ± 93.4 J; 90%, 324.7 ± 92.6 J (p < 0.001). EPOC was not different among protocols after the 1st set, 2nd set, or combined overall. Moreover, the overall EPOC did not correlate with overall work performed (r = 0.31, p = 0.11). EPOC overall did correlate with aerobic (r = 0.68, p < 0.001) and anaerobic (r = 0.65, p < 0.001) energy expenditures. In terms of a work / energy expenditure ratio, the least amount of completed work at 90% 1RM required greater energy expenditure as compared with 70% and 80% because of an EPOC that is similar for all. As more work is completed (i.e., lower weight, more repetitions), aerobic and anaerobic exercise energy expenditures appear to increase accordingly, yet absolute EPOC remains essentially unchanged, contributing less to the overall energy expenditure.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».