The Effects of Load and Training Pattern on Acute Neuromuscular Responses in the Upper Body
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to examine the effects of repetition maximum (RM) loads and training patterns on acute neuromuscular responses in the upper body. Markers of fatigue were monitored under a descending pattern (DP), in which repetitions decreased in subsequent sets, and an ascending pattern (AP), in which repetitions increased in subsequent sets. Both training patterns were performed using 5- and 10-RM loads. Fatigue was assessed by monitoring changes in force output, motor unit activation and muscle twitch characteristics (peak twitch [PT], time to PT [TPT], and ½ relaxation time [RT]). All 4 protocols (5-RM DP, 5-RM AP, 10-RM DP, and 10-RM AP) produced significant decreases pre to postprotocol in force output, TPT, and ½RT. With the exception of 5-RM DP, all protocols produced significant decreases in motor unit activation. Pre to postprotocol, PT forces were potentiated under 5-RM loads, whereas they were depressed under 10-RM loads. Hence, a main effect for training protocols showed that changes in PT force were significantly different under 5-RM, as compared to 10-RM loads. The results indicate that central fatigue may be independent of load and pattern, whereas peripheral fatigue would appear to be dependent on load but not pattern.
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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) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».