Physiological Responses and Adaptations to Lower Load Resistance Training: Implications for Health and Performance
Notice bibliographique
Résumé
Resistance training is a method of enhancing strength, gait speed, mobility, and health. However, the external load required to induce these benefits is a contentious issue. A growing body of evidence suggests that when lower load resistance training [i.e., loads < 50% of one-repetition maximum (1RM)] is completed within close proximity to concentric failure, it can serve as an effective alternative to traditional higher load (i.e., loads > 70% of 1RM) training and in many cases can promote similar or even superior physiological adaptations. Such findings are important given that confidence with external loads and access to training facilities and equipment are commonly cited barriers to regular resistance training. Here, we review some of the mechanisms and physiological changes in response to lower load resistance training. We also consider the evidence for applying lower loads for those at risk of cardiovascular and metabolic diseases and those with reduced mobility. Finally, we provide practical recommendations, specifically that to maximize the benefits of lower load resistance training, high levels of effort and training in close proximity to concentric failure are required. Additionally, using lower loads 2-3 times per week with 3-4 sets per exercise, and loads no lower than 30% of 1RM can enhance muscle hypertrophy and strength adaptations. Consequently, implementing lower load resistance training can be a beneficial and viable resistance training method for a wide range of fitness- and health-related goals.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».