Voluntary Muscle Relaxation Can Mitigate Fatigue and Improve Countermovement Jump Performance
Notice bibliographique
Résumé
Pinto, BL and McGill, SM. Voluntary muscle relaxation can mitigate fatigue and improve countermovement jump performance. J Strength Cond Res 34(6): 1525-1529, 2020-When muscles contract, they create force and stiffness. Thus, muscle activation and relaxation must be strategically sequenced to coordinate and control movement, to enhance athletic variables such as speed and strength. However, research has favored investigation of muscle activation over relaxation. Athletes such as runners, swimmers, and boxers often shake their limbs to allow the muscle to oscillate freely, immediately before a bout. The purpose was to investigate whether shaking the lower limbs with the intention to voluntarily relax the muscles of the limb has an effect on countermovement jump (CMJ) performance. Subjects performed 10 maximal effort CMJs with 30 seconds of rest between each jump. During the rest period, they either performed the relaxation technique or control condition (standing still). Statistical significance was considered at p < 0.05. Subjects significantly improved jump height, compared with their first jump of the day, when performing the relaxation technique. To further investigate the mechanism of enhancement, subjects were grouped into responders and nonresponders. The responder group significantly decreased their jump height and concentric phase impulse (relative to the first jump) during the control condition compared with the nonresponder group, indicating fatigue. When performing the relaxation technique, the responder group improved their jump height and mitigated fatigue by significantly increasing their unweighting impulse and unweighting force. The relaxation technique improved CMJ performance, specifically in those that fatigue with consecutive bouts, by enhancing unweighting, that requires muscle relaxation, rather than propulsion that requires activation. This technique can be useful for training or competition.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».