Evaluating the Asymmetry of Muscle Activation and Strength in Paralympic Powerlifting Athletes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Strength training is a complex task, as it requires a combination of many variables. In paralympic powerlifting (PP) asymmetries for the evaluation of activation, and static force indicators have been increasingly studied. Objective: To investigate the asymmetries in the strength and muscle activation indicators, before and after a training session of PP athletes. Methodology: Twelve elite athletes from the PP participated in the study, and asymmetry was evaluated through surface electromyography (sEMG) and static strength indicators. Evaluations were made before and after a protocol of five series of five repetitions (5 × 5), with 80% of 1-Maximum Repetition (1RM). Results: In the pectoral muscles, there were differences in the non-dominant limbs between the before and after in the sEMG. There were differences in the pectoralis muscle in the non-dominant limb between moments before (110.75 ± 59.52%) and after (130.53 ± 98.48%, p < 0.001), and there was no difference in triceps activation. In the Maximum Isometric Strength (MIF), there was a difference in the non-dominant limb between before (710.36 ± 129.36) and after (620.27 ± 69.73; p < 0.030). There was a difference before in the dominant (626.89 ± 120.16; 95% CI 550.55–703.24) and non-dominant (710.36 ± 129.36; p = 0.011) limbs. There was no difference in time to MIF. Conclusion: PP athletes showed small levels of asymmetry before and after training, and adaptation to training tends to promote fewer asymmetries.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».