Intramuscular fibre conduction velocity and muscle fascicle length in human vastus lateralis
Notice bibliographique
Résumé
Muscle fascicle length and muscle fibre conduction velocity (MFCV) are thought to be important parameters for power performance. It might be expected that faster muscle fibre conduction velocities would compensate for longer fascicle lengths to increase the speed of action potential propagation along the elongated fibres. However, the relationship between muscle fascicle length and MFCV remains unknown. The aim of the present study was to explore the relationship between average vastus lateralis MFCV and average fascicle length. In 17 moderately trained, healthy, male, physical education students (age, 23.4 ± 3.1 years; body height, 178 ± 5.5 cm; body mass, 82.7 ± 6.9 kg; body mass index, 24.6 ± 1.5 kg·m−2) resting MFCV was measured with intramuscular microelectrodes while muscle architecture was evaluated with ultrasonography. Fascicle length was highly correlated with total MFCV (r = 0.923, p = 0.000), maximum MFCV (r = 0.949, p = 0.000), and MFCV of the fastest (r = 0.709, p = 0.001), but not of the slowest fibres (r = 0.131, p = 0.616). No significant correlations were also found between vastus lateralis thickness or fascicle angle with any of MFCV parameters (r = 0.145–0.430; R2 < 0.130; p > 0.05). These data indicate that average MFCV is associated with average fascicle length in vastus lateralis muscle in different individuals. It seems that participants with longer fascicle lengths have also higher MFCVs.
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) | 0,001 | 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 ».