Contralateral muscle fatigue from slow, isokinetic contractions is not velocity-specific
Notice bibliographique
Résumé
Non-local muscle fatigue (NLMF) describes exercise-induced fatigue of non-exercised muscles.An unexplored aspect of NLMF is whether the effects are velocity specific.In a randomized, crossover design, unilateral fatigue (4-sets of 15 maximal repetitions, separated by 15sec) was induced with low velocity (60 0 .s-1 ), reciprocating, isokinetic knee extensions (KE) and flexions (KF) or participants rested in the control conditions.Possible NLMF was tested with contralateral KE and KF maximal isokinetic discrete (single contraction) and repeated repetitions force and electromyography (EMG) when measured with low (12 repetitions at 60°.s -1 , slow) or high (48 repetitions at 240°.s -1 , fast) velocity conditions.Sixteen (10 males and 6 females) participants attended the laboratory on four occasions.Participants either rested (control) or were unilaterally fatigued prior to completing either the slow (60°.s-1 ) or fast (240°.s-1) testing conditions.The discrete KE and KF forces and EMG were not significantly different from control, with no significant relative force differences at 60°.s -1 or 240°.s-1 .A significant condition effect revealed that the intervention conditions fatigue index during the KE and KF repeated maximal test significantly decreased 11% (p = .02,Effect Size: ES = 0.34) and 10% (p = .005,ES = 0.41) more respectively than the two control conditions.This study highlights that prior slow maximal isokinetic, unilateral, dominant KE and KF fatigue did not demonstrate decreases or velocity specific testing effects with singular maximal force, with some evidence of NLMF with fatigue endurance in the contralateral muscles.
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 | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 ».