Lower-Limb and Trunk Muscle Activation With Back Squats and Weighted Sled Apparatus
Notice bibliographique
Résumé
The back squat is a traditional resistance training exercise, whereas the resisted sled exercise is a relatively new resistance exercise. However, as there are no studies comparing muscle activation between the exercises, the objective of this study was to examine activity of leg and trunk muscles for both exercises. Ten healthy resistance-trained men participated in a randomized crossover design study consisting of 2 preparation sessions and 2 testing sessions. Electromyographic (EMG) activity of the rectus femoris, biceps femoris, gastrocnemius, lower erector spinae, and the transversus abdominis/internal obliques (TrA/IO) were monitored during a 20-step maximum push with the weighted sled apparatus and a 10 repetition maximum with a bilateral back squat. There were nonsignificant trends for the rectus femoris (p = 0.092: 8.6-16.7%) and biceps femoris (p = 0.09: 10.5-32.8%) to demonstrate higher activity with the sled and squat exercises, respectively. There were main effects for condition with 61.2% greater gastrocnemius EMG with the sled exercise (p = 0.01) and 74.5% greater erector spinae EMG activity with the squat (p = 0.002). There were no significant differences between the exercises for the TrA/IO. In summary, the sled and squat exercises provided similar EMG activity for the quadriceps, hamstrings, and TrA/IO. The squat provided higher lower erector spinae activation, whereas the sled had superior gastrocnemius activation. Depending on the movement-training specificity of the sport, either exercise may be used in a training program while acknowledging the differences in gastrocnemius and erector spinae activity.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».