Resistance Training Recommendations to Maximize Muscle Hypertrophy in an Athletic Population: Position Stand of the IUSCA
Notice bibliographique
Résumé
Hypertrophy can be operationally defined as an increase in the axial cross-sectional area of a muscle fiber or whole muscle, and is due to increases in the size of pre-existing muscle fibers. Hypertrophy is a desired outcome in many sports. For some athletes, muscular bulk and, conceivably, the accompanying increase in strength/power, are desirable attributes for optimal performance. Moreover, bodybuilders and other physique athletes are judged in part on their muscular size, with placings predicated on the overall magnitude of lean mass. In some cases, even relatively small improvements in hypertrophy might be the difference between winning and losing in competition for these athletes. This position stand of leading experts in the field synthesizes the current body of research to provide guidelines for maximizing skeletal muscle hypertrophy in an athletic population. The recommendations represent a consensus of a consortium of experts in the field, based on the best available current evidence. Specific sections of the paper are devoted to elucidating the constructs of hypertrophy, reconciliation of acute vs long-term evidence, and the relationship between strength and hypertrophy to provide context to our recommendations.
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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 | 0,019 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,013 |
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 ».