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Enregistrement W2012101089 · doi:10.1097/00005768-200002000-00022

Postactivation potentiation in endurance-trained male athletes

2000· article· en· W2012101089 sur OpenAlexaff
Taku Hamada, D. G. Sale, J. DUNCAN MACDOUGALL

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsometric exerciseMedicineAnklePhysical medicine and rehabilitationAthletesElbowPhysical therapysedPlantar flexionMuscle fatigueElectromyographyInternal medicineAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of the study was to determine whether postactivation potentiation (PAP) was enhanced in the trained muscles of male endurance athletes. METHODS: Triathletes (TRI), distance runners (RUN), active controls (AC), and sedentary control subjects (SED) (N = 10 per group) performed 10-s maximal isometric contractions (MVC) of the elbow extensor and ankle plantarflexor muscles. Maximal twitch contractions were evoked (percutaneous stimulation) before and during a 5-min period after the MVC. PAP was measured as the percentage change in peak twitch torque post-MVC. RESULTS: TRI, who train both upper and lower limb muscles, had enhanced (relative to SED) PAP in both elbow extensor and plantarflexor muscles. In RUN, who train only the lower limbs, enhanced PAP was restricted to the plantarflexors. AC, whose main activity was upper and lower limb weight training, also had enhanced PAP in both muscle groups, although the enhancement in the plantarflexors was not as great as in TRI and RUN. CONCLUSION: PAP is enhanced in endurance athletes. Enhanced PAP may counteract fatigue during endurance exercise. The mechanism(s) responsible for the enhanced PAP remain to be determined.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations153
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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