Periodized Resistance Training for Enhancing Skeletal Muscle Hypertrophy and Strength: A Mini-Review
Notice bibliographique
Résumé
Prescribing the proper resistance training (RT) program is critical to optimize skeletal muscle hypertrophy and strength. Periodization is a strategy that entails planned manipulations of training variables to maximize fitness adaptations while minimizing the risk of overtraining. Multiple meta-analyses have shown periodized RT to be superior to non-periodized RT for enhancing muscular strength. These findings are consistent irrespective of training status or training volume. Both the linear model and the undulating model are effective for enhancing strength, although a greater benefit might be achieved through the undulating model. Despite the suggested superiority of periodized RT for strength development, some authors suggest that this might be a consequence of the study designs employed rather than the nature of periodized training. In addition, several limitations exist in the periodization literature, making it difficult to accurately assess the efficacy of periodized RT. With regard to enhancing skeletal muscle hypertrophy, both the undulating model and the linear model appear equally effective; however, this conclusion can only be generalized to untrained populations. When comparing periodized RT to non-periodized RT programs, the research is unclear on whether periodized RT is necessary to maximize skeletal muscle hypertrophy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».