MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2475029813 · doi:10.3233/ies-160620

Upper body muscle activation during low-versus high-load resistance exercise in the bench press

2016· article· en· W2475029813 sur OpenAlexaff
Brad J. Schöenfeld, Bret Contreras, Andrew D. Vigotsky, Dan Ogborn, Fabio Fontana, Gül Tiryaki-Sönmez

Notice bibliographique

RevueIsokinetics and Exercise Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBench pressElectromyographyMedicineResistance trainingDeltoid musclePhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The purpose of this study was to compare activation of the upper body musculature during the barbell bench press at varying training intensities. METHODS: Twelve young, resistance-trained men performed sets of the bench press to momentary muscular failure with two different loads: a high-load(HIGH) set at 80% of 1RM and a low-load (LOW) set at 50% 1RM. Exercise order was counterbalanced so that half the subjects performed the LOW condition first and the other half performed the HIGH first. Surface electromyography (EMG) was used to assess mean, peak, and iEMG muscle activation of the anterior deltoid, triceps brachii, and sternal and clavicular heads of the pectoralis major. RESULTS: The main effects for trials were significant for mean EMG (p < 0.001) and iEMG matched (p < 0.001) favoring HIGH and iEMG total favoring LOW(p = 0.001) across all muscle groups in both conditions with varying effect sizes. All other main effects and interactions were not statistically significant. CONCLUSION: Despite similarities in peak EMG amplitude, the greater results for mean and iEMG matched in HIGH suggests that heavier loads may produce greater muscle activation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,858
Score d'incertitude au seuil0,381

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIsokinetics and Exercise ScienceMême sujetMuscle activation and electromyography studiesTravaux en français237 207