Individual Control Strategies in Training: Myoelectric activity and recruitment strategies in the co-contraction training
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The literature in motor control has abundant evidence on within-/between-person variability when it comes to control strategies in several behaviors - which largely influences intervention outcomes. Despite being an intervention itself, strength training paradigms are yet to be analyzed beyond the average behavior. Based on myoelectric activity (EMG) analyses, this study emerges as a descriptive analysis on how the co-contraction training paradigm provides stimuli for strength training of knee extensors and flexors. AIM: Considering the potential large interindividual variability in muscle activation patterns during resistance training, we explored the co-contraction paradigm considering the individual characteristics. METHOD: Ten active male adults participated in two days of co-contraction training paradigm with their EMG activity collected (sartorius, biceps femoris long and short heads, semitendinosus, semimembranosus, rectus femoris, vastus lateralis and medialis and tensor fascia-latae). RESULTS: On average, participants recruit 36% of their maximum EMG amplitude, decay 0.41% per repetition but increase 7.45% between sessions. The training stimulated similarly the knee flexors and extensors EMG ratio of all participants. However, participants demonstrated different average muscle recruitment patterns with few individuals modifying, largely, their recruitment over repetitions/days. Between and within-variability in recruitment pattern was maintained throughout repetitions and days. CONCLUSION: Thus, the co-contraction training demonstrated sufficient muscle activation to be employed and evoked similar muscular recruitment between agonists and antagonists. To the best of our knowledge, this is a pioneer study encompassing the complexity of movement control in evaluating a strength training protocol.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».