Dynamic training volume: a construct of both time under tension and volume load.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to investigate the effects of three different weight training protocols, that varied in the way training volume was measured, on acute muscular fatigue. Ten resistance-trained males performed all three protocols which involved dynamic constant resistance exercise of the elbow flexors. Protocol A provided a standard for the time the muscle group was under tension (TUT) and volume load (VL), expressed as the product of the total number of repetitions and the load that was lifted. Protocol B involved 40% of the TUT but the same VL compared to protocol A; protocol C was equated with protocol A for TUT but only involved 50% of the VL. Fatigue was assessed by changes in maximum voluntary isometric force and integrated electromyography (iEMG) between the pre- and post-training protocols. The results of the study showed that, when equated for VL, greater TUT produced greater overall muscular fatigue (p ≤ 0.001) as reflected by the reduction in the force generating capability of the muscle. When the protocols were equated for TUT, greater VL (p ≤ 0.01) resulted in greater overall muscular fatigue. All three protocols resulted in significant decreases in iEMG (p ≤ 0.05) but they were not significantly different from each other. It was concluded that, because of the importance of training volume to neuromuscular adaptation, the training volume needs to be clearly described when designing resistance training programs. Key PointsIncrease in either time under tension (TUT) or volume load (VL) increases the acute fatigue response, despite being equated for volume (by another method).A potential discrepancy in training volume may be present with training parameters that fail to control for either TUT or VL.Neural fatigue may be a contributing factor to the development of muscular fatigue but is not influenced by various methods of calculating volume such as TUT or VL.
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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 ».