Notice bibliographique
Résumé
When searching for the term "muscle power" on Google Scholar, about 3.7 million hits come up in 60 ms, and for the past 3 years, there were approximately 225 yearly peer-reviewed publications dealing with muscle power.Muscle power has been used to assess and predict athletic performance, to determine muscle rehabilitation following injury or disease, to measure functional decline as occurs in aging, and many other topics.In 1984, Alan McComas and colleagues from McMaster University organized a conference entitled "human muscle power".It was the first muscle conference I (Walter Herzog) attended, and probably the first that dealt with muscle power exclusively.The distinct memory that remains from that conference is the confusion the term "muscle power" generated, a confusion that was caused by scientists from different disciplines interpreting power in different ways and rarely defining it.Advancing 40 years, Ronei Pinto and colleagues organized an international symposium on muscle power at the Federal University of Rio Grande do Sul in 2024.Like for the first conference 40 years earlier, muscle researchers from a variety of fields, including biomechanics, physiology, strength and conditioning, biochemistry, and energetics, were represented.Once again, the use of the term "muscle power" differed from one field to another, and few speakers defined it.Moreover, muscle power was associated with performance criteria such as the height achieved in a vertical jump or the change in kinetic energy and linear momentum of a system, criteria that do not depend on, and do not relate to, muscle power in a causal (mechanical) manner, resulting in misunderstandings between researchers across disciplines.The purpose of this paper is to clarify what "mechanical power" is, how it is defined, and how it may be used in the proper physical sense in muscle mechanics.This definition may then be a guide for how the term "muscle power" may be/ should be used to avoid further confusion.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».