Trunk muscle activation during moderate- and high-intensity running
Notice bibliographique
Résumé
Time constraints are cited as a barrier to regular exercise. If particular exercises can achieve multiple training functions, the number of exercises and the time needed to achieve a training goal may be decreased. It was the objective of this study to compare the extent of trunk muscle electromyographic (EMG) activity during running and callisthenic activities. EMG activity of the external obliques, lower abdominals (LA), upper lumbar erector spinae (ULES), and lumbosacral erector spinae (LSES) was monitored while triathletes and active nonrunners ran on a treadmill for 30 min at 60% and 80% of their maximum heart rate (HR) reserve, as well as during 30 repetitions of a partial curl-up and 3 min of a modified Biering-Sørensen back extension exercise. The mean root mean square (RMS) amplitude of the EMG signal was monitored over 10-s periods with measures normalized to a maximum voluntary contraction rotating curl-up (external obliques), hollowing exercise (LA), or back extension (ULES and LSES). A main effect for group was that triathletes had greater overall activation of the external obliques (p < 0.05), LA (p = 0.01), and LSES (p < 0.05) than did nonrunners. Main effects for exercise type showed that the external obliques had less EMG activity during 60% and 80% runs, respectively, than with the curl-ups (p = 0.001). The back extension exercise provided less ULES (p = 0.009) and LSES (p = 0.0001) EMG activity than the 60% and 80% runs, respectively. In conclusion, triathletes had greater trunk activation than nonrunners did while running, which could have contributed to their better performance. Back-stabilizing muscles can be activated more effectively with running than with a prolonged back extension activity. Running can be considered as an efficient, multifunctional exercise combining cardiovascular and trunk endurance benefits.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».