Age, Sex, and Training Specific Effects on Cross-Education Training
Notice bibliographique
Résumé
An extensive number of publications have examined cross-education effects with adults, primarily investigating contralateral homologous (same) muscles. There are far fewer investigations on cross-education effects on contralateral heterologous (different) muscles and age (youth vs adult) and no studies investigating sex differences. Hence, the objective was to compare cross-education in female and male youth and young adults to contralateral homologous (chest press [CP], elbow flexors and extensors, handgrip isometric strength, and shot put) and heterologous (leg press, knee extension isometric strength, and countermovement jump) muscles. Twenty-eight female adults, 28 female youth, 28 male adults, and 28 male youth (total: 112) were examined before and after an 8-week (3 sessions/wk) unilateral, dominant arm, CP training program. Unilateral testing assessed dominant and nondominant leg press and CP 1-repetition maximum, knee extensors, elbow extensors, elbow flexors, and handgrip maximum voluntary isometric contraction (MVIC) strength, as well as shot put distance and countermovement jump height. Unilateral CP training induced training specific (CP 1-repetition maximum) and nonspecific (elbow extensors, elbow flexors, handgrip MVIC force, and shot put distance) improvements (P < .04, η2: .45-.85) but no significant lower body improvements. There was evidence for testing limb specificity as the dominant arm provided significantly (P < .021, η2: .17-.75) greater training gains than the nondominant arm. Youth's training adaptations exceeded with unilateral CP 1-repetition maximum, elbow extensors MVIC force, and shot put distance (P < .049, η2: .14-.49). No sex main effect differences were apparent. In conclusion, cross-education was training specific (greatest gains with upper body and dominant limbs) with greater benefits for youth and generally no sex differences with the exception of elbow extensors MVIC.
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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 | 0,000 | 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) | 0,005 | 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 ».