Rate of Muscle Activation in Power-and Endurance-Trained Boys
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Previous studies in adults have demonstrated power athletes as having greater muscle force and muscle activation than nonathletes. Findings on endurance athletes are scarce and inconsistent. No comparable data on child athletes exist. PURPOSE: This study compared peak torque (Tq), peak rate of torque development (RTD), and rate of muscle activation (EMG rise, Q30), in isometric knee extension (KE) and flexion (KF), in pre- and early-pubertal power- and endurance-trained boys vs minimally active nonathletes. METHODS: Nine gymnasts, 12 swimmers, and 18 nonathletes (7-12 y), performed fast, maximal isometric KE and KF. Values for Tq, RTD, electromechanical delay (EMD), and Q30 were calculated from averaged torque and surface EMG traces. RESULTS: No group differences were observed in Tq, normalized for muscle cross-sectional area. The Tq-normalized KE RTD was highest in power athletes (6.2 ± 1.9, 4.7 ± 1.2, 5.0 ± 1.5 N·m·s-1, for power, endurance, and nonathletes, respectively), whereas no group differences were observed for KF. The KE Q30 was significantly greater in power athletes, both in absolute terms and relative to peak EMG amplitude (9.8 ± 7.0, 5.9 ± 4.2, 4.4 ± 2.2 mV·ms and 1.7 ± 0.8, 1.1 ± 0.6, 0.9 ± 0.5 (mV·ms)/(mV) for power, endurance, and nonathletes, respectively), with no group differences in KF. The KE EMD tended to be shorter (P = .07) in power athletes during KE (71.0 ± 24.1, 87.8 ± 18.0, 88.4 ± 27.8 ms, for power, endurance, and nonathletes), with no group differences in KF. CONCLUSIONS: Pre- and early-pubertal power athletes have enhanced rate of muscle activation in specifically trained muscles compared with controls or endurance athletes, suggesting that specific training can result in muscle activation-pattern changes before the onset of puberty.
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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 ».