Voluntary activation and twitch potentiation of the elbow flexors across supinated, neutral, and pronated forearm orientations
Notice bibliographique
Résumé
Elbow flexion force depends on forearm orientation with supinated and neutral being stronger than pronated. The purpose of this study was to assess the influence of forearm orientation on voluntary activation (VA), postactivation potentiation (PAP), and twitch properties. Eleven males (23 ± 3 years) performed isometric elbow flexion maximal voluntary contractions (MVC) in supinated, neutral, and pronated forearm orientations with supramaximal stimulation to the biceps brachii muscle belly before, during, and after the MVC. MVC and VA were higher in supinated (213.6 ± 49.6 N; 93.0 ± 5.2%) and neutral (243.6 ± 48.0 N; 96.1 ± 3.2%) compared with pronated (113.6 ± 21.3 N; 70.9 ± 20.4%) (P < 0.05), while PAP did not differ across the three orientations (71.6 ± 42.2%) (P > 0.05). In the rested state, pronated peak tension (PT) was less compared with supinated (42%). In the potentiated state, pronated PT was less than supinated (50%) and neutral (53%) (P < 0.05). Reduced strength in the pronated orientation is partially attributed to reduced drive; however, reductions in peak tension indicate that there also is a mechanical disadvantage when the forearm is placed into a pronated orientation, and this does not alter PAP.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».