Knowledge of repetitions range affects force production in trained females.
Notice bibliographique
Résumé
Most studies have examined pacing strategies with cyclical activities (running and cycling). It has been demonstrated that males employ different pacing strategies during repeated maximal voluntary contractions (MVCs) dependent upon a known endpoint. Since different fatiguing mechanisms have been identified between the genders, it is not known if females use comparable pacing strategies. The purpose of this study was to examine if informing female subjects regarding the number of MVCs to perform would affect force and electromyography (EMG). Twenty well-trained females completed 3 fatiguing protocols in a randomized order. In the control condition participants were informed they would perform twelve MVCs and then actually completed twelve. In the unknown condition they were not told how many MVCs to perform but were stopped after twelve. In the deception condition they were initially informed to perform 6 MVCs, but after the 6(th) MVC they were asked to perform a few more MVCs and were stopped after twelve. During the first 6 MVCs, forces in the deception condition were greater compared to the unknown (p = 0.021, ES = 0.65, 5%) and control (p = 0.022, ES = 0.42, 3%) conditions. No differences were found between conditions in the last 6 MVCs. A main effect for repetitions showed force deficits during the first 6 MVCs (p = 0.000, ES = 1.81, 13%) and last 6 MVCs (p = 0.05, ES = 0.34, 3%). No differences were found between conditions in biceps and triceps EMG. However, EMG decreased during the first 6 MVCs for biceps (p = 0.001, ES = 1.0, 14%) and triceps (p = 0.001, ES = 0.76, 14%) across conditions. No differences were found in the last 6 MVCs. The anticipation of performing fewer MVCs led to increased force, whereas no endpoint led to decreased force production. Key pointsPacing strategies occur during repeated (fatiguing) MVCs as a function of end point expectations.Females use similar pacing strategies as previously published results with males.Without a known end point, females will tend to pace themselves by decreasing force output even when asked to perform maximal contractions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| 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) | 0,006 | 0,001 |
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 ».