Balance and Lower Limb Muscle Activation Between in-Line and Traditional Lunge Exercises
Notice bibliographique
Résumé
In-line and traditional lunge exercises present differences in technique as lower limb positioning (anterioposterior), and medio-lateral (ML) balance may differentially affect primary and stabilizer muscles. The purposes of this study were to examine ML balance and muscle activation in anterior and posterior leg positions between in-line and traditional lunge exercises. Fifteen young, healthy, resistance-trained men (25 ± 5 years) performed 2 different lunge exercises (in-line and traditional) at their 10 repetition maximum in a randomized, counterbalanced fashion. Surface electromyography measured muscle activation of the vastus lateralis, biceps femoris, gluteus maximus, and gluteus medius. ML balance was measured with a Wii Fit Balance Board. The vastus lateralis activity was not significantly different between exercises or leg positions. The biceps femoris activity was not significantly different between exercises, however, it was significantly greater in the anterior compared to the posterior position for the in-line (p = 0.003), and traditional lunge (p < 0.001). The gluteus maximus activity was not significantly different between exercises, however, it was significantly greater in the anterior compared to posterior position for the in-line (p < 0.001) and traditional lunge (p < 0.001). ML balance was significantly greater in the in-line exercise in the anterior limb (p = 0.001). Thus, both in-line and traditional lunge exercises presented similar overall levels of muscle activation, yet the anterior limb generated the highest biceps femoral and gluteus maximus muscle activation when compared to the posterior limb. The in-line lunge presents greater ML balance when compared to the traditional lunge exercise.
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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) | 0,002 | 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 ».