Loads and movement speed affect energy expenditure during circuit resistance exercise
Notice bibliographique
Résumé
Circuit resistance training (CT) constitutes a high-intensity interval program commonly used to target weight loss; however, the loads and exercise patterns that maximize energy expenditure (EE) remain undetermined. We examined differences in EE among CT protocols using varying loads and contraction speeds in recreationally trained males and females. Seven males (age, 21.1 ± 0.5 years) and 8 females (age, 20.0 ± 0.9 years) performed 3 randomized CT protocols incorporating 3 circuits using heavy-load (80% 1-repetition maximum (1RM)) explosive (HLEC), heavy-load, controlled (2 s) (HLCC), and moderate-load (50% 1RM) explosive contractions (MLEC). Expired air was collected continuously before, during, and after exercise. Blood lactate was collected at rest, immediately postexercise, and 5 min postexercise. No significant differences were detected for resting EE; however, there was a significant difference among conditions during exercise (p = 0.034, ηp2 = 0.229). Post hoc analysis revealed that MLEC produced significantly higher EE than HLCC, but not HLEC (p = 0.023). There was a significant difference among conditions for rate of EE during exercise (p = 0.003, ηp2 = 0.361). Post hoc analysis revealed that HLEC produced a significantly higher EE rate than HLCC (p = 0.012) or MLEC (p = 0.001). A condition × sex interaction was seen for blood lactate changes (ηp2 = 0.249; p = 0.024). Females produced significantly greater change for MLEC than HLEC (p = 0.011), while males showed no significant differences. Our results favor CT using MLEC for a higher EE during a full workout; however, the rate of EE was highest when using HLEC.
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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».