Different volumes and intensities of static stretching affect the range of motion and muscle force output in well-trained subjects
Notice bibliographique
Résumé
The manipulation of the volume and intensity of static stretching (SS) can affect the range of motion (ROM) and muscle force output. The purpose of this study was to investigate the effect of two different SS protocols with different intensities (50% and 85% POD) and volumes (120-s and 240-s) on ROM, peak force, and muscle activity during maximal isometric leg curl exercise in well-trained participants. Fifteen young males (age:27.5 ± 6.1years, height:175.6 ± 4.7cm, and body mass:81.5 ± 10.4kg, 6 ± 2 years of resistance training experience) performed passive hip flexion with two different SS protocols: six stretches of 40-s, with 15-sec rest between each stretch at 50% of the point of discomfort (POD) and three stretches of 40-s, with 15-sec rest between each stretch at 85%POD. The passive hip flexion ROM, biceps femoris muscle activation (integrated electromyography: IEMG), and knee flexors force were monitored during a 3-s maximal voluntary isometric leg curl exercise. ROM increased between pre- and post-intervention for both SS protocols (50%POD: p = 0.016, Δ% = 4.6% and 85%POD: p < 0.001, Δ% = 11.42%). Peak force decreased between pre- and post-intervention only for 85%POD (p = 0.004, Δ% = 23.6%). There were no significant IEMG differences. In conclusion, both SS protocols increased ROM, however, the high-intensity and short-duration SS protocol decreased peak force.
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 | 0,000 |
| 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 ».