Influence of leg preference on bilateral muscle activation during cycling
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to investigate asymmetry of muscle activation in participants with different levels of experience and performance with cycling. Two separate experiments were conducted, one with nine cyclists and one with nine non-cyclists. The experiments involved incremental maximal and sub-maximal constant load cycling tests. Bilateral surface electromyography (EMG) and gross and net muscle efficiency were assessed. Analyses of variance in mixed linear models and t-tests were conducted. The cyclists in Experiment 1 presented higher gross efficiency (P < 0.05), whereas net efficiency did not differ between the two experiments (21.3 ± 1.4% and 19.8 ± 1.0% for cyclists and non-cyclists, respectively). The electrical muscle activity increased significantly with exercise intensity regardless of leg preference in both experiments. The coefficient of variation of EMG indicated main effects of leg in both experiments. The non-preferred leg of non-cyclists (Experiment 2) presented statistically higher variability of muscle activity in the gastrocnemius medialis and vastus lateralis. Our findings suggest similar electrical muscle activity between legs in both cyclists and non-cyclists regardless of exercise intensity. However, EMG variability was asymmetric and appears to be strongly influenced by exercise intensity for cyclists and non-cyclists, especially during sub-maximal intensity. Neural factors per se do not seem to fully explain previous reports of pedalling asymmetries.
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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 ».