High-Intensity Cycling Training Necessitates Increased Neuromuscular Demand of the Vastus Lateralis During a Fatiguing Contraction
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To examine the effects of a 5-week continuous cycling training intervention on electromyographic amplitude (EMGRMS)- and mechanomyographic amplitude (MMGRMS)-torque relationships of the vastus lateralis (VL) during a prolonged contraction. Methods: Twenty-four sedentary, young adults performed maximal voluntary contractions (MVCs) and a prolonged isometric trapezoidal contraction at the same absolute 40% MVC for the knee extensors before (PRE) and after training (POSTABS). Individual b- (slopes) and a-terms (y-intercepts) were calculated from the log-transformed electromyographic amplitude (EMGRMS)- and mechanomyographic amplitude (MMGRMS)-torque relationships during the increasing and decreasing segments of the trapezoid. EMGRMS and MMGRMS was normalized for the 45-s steady torque segment. Results: At PRE, b-terms for the EMGRMS-torque relationships during the linearly decreasing segment were greater than the increasing segment (p < .001), and decreased from PRE to POSTABS (p = .027). a-terms were greater during the linearly increasing than decreasing segment at PRE, while the a-terms for the linearly decreasing segment increased from PRE to POSTABS (p = .027). For the MMGRMS-torque relationships, b-terms during the linearly decreasing segment decreased from PRE to POSTABS (p = .013), while a-terms increased from PRE to POSTABS when collapsed across segments (p = .022). Steady torque EMGRMS increased for POSTABS (p < .001). Conclusion: Although cycling training increased aerobic endurance, incorporating resistance training may benefit athletes/individuals as the alterations in neuromuscular parameters post-training suggest a greater neural cost (EMGRMS) and mechanical output (MMGRMS) to complete the same pre-training fatiguing contraction.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».