Resistance Training Causes the Stretch-Induced Force Deficit—A Randomized Cross-Over Study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Stretch-induced force deficit suggests an acute stretch-specific strength capacity loss, which is commonly attributed to EMG reductions. Since those deficits could also be attributed to general fatigue induced by overloading the muscle, this study aimed to compare stretching with an exhausting calf raise programme to compare strength and stretching responses. Method: This study included 16 participants with different, high-duration calf muscle stretching effects (10, 20, 30 min of stretching) with resistance training (RT) (3 × 12 repetitions) performed until muscle failure, by using a cross-over study design with pre-post comparisons. Strength was tested via isometric plantar flexor diagnostics, while flexibility was assessed using the knee-to-wall test (KtW) and an isolated goniometer test. Results: Using a three-way ANOVA, RT strength decreases were greater compared to 10 and 20 min of stretching (p = 0.01–0.02), but similar to those of 30 min of stretching. ROM in the KtW showed no specific stretch-induced increases, while only the stretching conditions enhanced isolated tested ROM (p < 0.001–0.008). No RT-related isolated ROM increases were observed. Conclusions: The results showed both interventions had similar effects on strength and ROM in the calf muscles. More holistic explanatory approaches such as fatigue and warm-up are discussed in the manuscript and call for further research.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».