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Enregistrement W2044427961 · doi:10.1519/r-12982.1

Conflicting Effects of Fatigue and Potentiation on Voluntary Force

2004· article· en· W2044427961 sur OpenAlexaff
David G. Behm, Duane C. Button, Glen Barbour, Jeremy C. Butt, Warren Young

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Strength and Conditioning Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsometric exerciseMedicineTurnoverPhysical therapyAnesthesiaPhysical medicine and rehabilitationCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to investigate whether a warm-up consisting of a series of maximal contractions would augment the force and activation of subsequent leg extensor contractions. Both voluntary and evoked isometric contractions were tested to determine the mechanisms underlying the response. Nine subjects were tested for twitch, tetanic, submaximal (30%), and maximal voluntary contractile (MVC) properties before and after (1, 5, 10, and 15 minutes) one to three 10-second MVCs. MVC force either did not change following 1-2 MVCs or was depressed at 10 and 15 minutes after 3 MVCs. MVC activation was decreased (4.4-6.9%) throughout recovery, whereas submaximal contractions were minimally affected. Although overall, twitches were potentiated (15.5-19.8%) posttest, 3 MVCs had significantly greater twitch potentiation than 1 or 2 MVCs at 5 and 10 minutes. Results suggest that voluntary and evoked contractions respond differently to prior 10-second MVCs. In the present study, a warm-up routine of 1-3 MVCs of a 10-second duration did not enhance subsequent voluntary performance.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,597
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations85
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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