A narrative review of velocity-based training best practice: the importance of contraction intent versus movement speed
Notice bibliographique
Résumé
Explosive movements requiring high force and power outputs are integral to many sports, posing distinct challenges for the neuromuscular system. Traditional resistance training can improve muscle strength, power, endurance, and range of motion; however, evidence regarding its effects on athletic performance, such as sprint speed, agility, and jump height, remains conflicting. The specificity of resistance training movements, including velocity, contraction type, and joint angles affects performance outcomes, demonstrates advantages when matching training modalities with targeted sports activities. However, independent of movement speed, the intent to contract explosively (ballistic) has also demonstrated high velocity-specific training adaptations. The purpose of this narrative review was to assess the impact of explosive or ballistic contraction intent on velocity-specific training adaptations. Such movement intent may predominantly elicit motor efferent neural adaptations, including motor unit recruitment and rate coding enhancements. Plyometrics, which utilize rapid stretch-shortening cycle movements, may augment high-speed movement efficiency and muscle activation, possibly leading to improved motor control through adaptations like faster eccentric force absorption, reduced amortization periods, and quicker transitions to explosive concentric contractions. An optimal training paradigm for power and performance enhancement might involve a combination of maximal explosive intent training with heavier loads and plyometric exercises with lighter loads at high velocities. This narrative review synthesizes key literature to answer whether contraction intent or movement speed is more critical for athletic performance enhancement, ultimately advocating for an integrative approach to resistance training tailored for sports-specific explosive action.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».