Evaluation of Training with Elastic Bands on Strength and Fatigue Indicators in Paralympic Powerlifting
Notice bibliographique
Résumé
Background: Variable resistance training has recently become a component of strength and conditioning programs. Objective: This randomized counterbalanced cross-over study aimed to investigate the use of elastic bands (EB) and the traditional method (TRAD) and force indicators in a training session. Methods: 12 Paralympic athletes (age: 28.60 ± 7.60 years) participated in this three-week study. In the first week, the participants were familiarized with EB and TRAD and were tested for maximal repetition (1-RM). The research occurred in weeks 2 and 3, which included the pre-post training, during which the following measures were extracted: maximum isometric force (MIF), the peak torque (PT), rate of force development (RFD), fatigue index (FI), and time to MIF (Time). The athletes performed two tests, EB and TRAD, separated by a one-week interval. Results: Significant differences were found between the pre- and post-test for 1RM (p = 0.018, η2p = 0.412), MIF (p = 0.011, η2p = 0.415), PT (p = 0.012, η2p = 0.413), and RFD (p = 0.0002, η2p = 0.761). With the use of EB, there was a difference in RFD between TRAD before and EB after (p = 0.016, η2p = 0.761). There were significant differences in the before and after for FI between TRAD and EB (p < 0.001) and for Time (p < 0.001), indicating that training with the use of elastic bands promotes overload, characterized by increased fatigue and decreased strength. Conclusions: Training with EB did not decrease 1RM, PT, MIF or RFD, however, there was an increase in fatigue and time to reach MIF when compared to the method with fixed resistance.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».