Investigating the Effects of Mental Fatigue on Resistance Exercise Performance
Notice bibliographique
Résumé
Mental fatigue can impart negative effects on subsequent physical performance, although the mechanisms underlying these effects are not well understood. This study examined whether mental fatigue confers negative carryover effects on the performance of a set of biceps curls, while also investigating physiological and psychological mechanisms proposed to explain the predicted effect. A randomized, cross-over design was employed. On visit 1, participants (N = 10) performed a barbell biceps curl one-repetition maximum (1RM) test. On visits 2–3, participants performed 20 biceps curls at 50% of their 1RM, followed by their respective 10 min experimental manipulation (high vs. low cognitive exertion) and then a second set of biceps curls to exhaustion. Ratings of perceived exertion and electromyography of the biceps brachii, triceps brachii, upper trapezius, thoracic erector spinae and lumbar erector spinae were recorded during the physical task. The total number of repetitions completed was similar across the conditions. Results also failed to show between-condition differences for muscle activation and perceptions of exertion. Future research is needed to build an adequate knowledge base to determine whether there is an effect of mental fatigue on dynamic resistance-based task performance and, if so, identify the mechanisms explaining how and why.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 ».