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Enregistrement W2935406469 · doi:10.1371/journal.pone.0214302

The short- and long-term effects of resistance training with different stability requirements

2019· article· en· W2935406469 sur OpenAlexaff
Atle Hole Sæterbakken, Alexander Olsen, David G. Behm, Hilde Bremseth Bårdstu, Vidar Andersen

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpeed wobbleIsometric exerciseSquatResistance trainingElectromyographyPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyMedicineMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to assess the short- and long-term effects of resistance training (RT) with different stability requirements. Fifty-nine men underwent a 3-week familiarization period followed by a 7-week training period. During familiarization, all participants trained four sessions of squats with a Smith machine, free weights and free weights standing on a wobble board. After week-3, participants were randomized into a low (Smith machine), medium (Free-weight) or high (Wobble board) stability RT program, and Control group. All participants were tested pre-, after week-3 and post-intervention. Ten repetition maximum (10RM), rate of force development (RFD), electromyography (EMG) and maximum voluntary isometric contraction (MVIC) were tested in all three squat conditions in addition to countermovement jump (CMJ) on stable and unstable surfaces, and muscle thickness. After familiarization, greater 10RM loads (21.8-27.3%), MVIC (7.4-13.5%), RFD (29.7-43.8%) and CMJ (4.9-8.5%) were observed in all conditions. Between week 3 and 10, the Free-weight and Wobble board groups similarly improved 10RM in all conditions. Smith machine group demonstrated greater improvement in the trained exercise than the medium and high stability exercises. All training groups showed similar improvement in muscle thickness, RFD and MVIC. There was no CMJ improvement on the stable surface, but the Wobble board group demonstrated significantly greater improvement on the unstable surface. In conclusion, low, medium or high stability RT resulted in similar improvements in trained and non-trained testing conditions except for greater CMJ on the unstable surface in the Wobble group. Greater 10RM strength in trained than non-trained exercise was only observed in low stability group. Familiarization was associated with substantial improvements in 10RM and CMJ, with greater improvement associated with higher stability requirements. These findings suggest that high stability can increase strength, muscle thickness and explosive measurements similar to training with lower stability.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,215

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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