Effect of Resistance Training Load on Metabolism During Exercise
Notice bibliographique
Résumé
Abstract McCarthy, SF, Bornath, DPD, Murtaza, M, Ormond, SC, and Hazell, TJ. Effect of resistance training load on metabolism during exercise. J Strength Cond Res 38(12): 2029–2033, 2024—The effect of resistance training (RT) load on energy expenditure during exercise is unclear as most studies match low-load and high-load RT based on volume or total repetitions and matching volume can attenuate benefits of low-load protocols. This study explored the effect of whole-body low-load and high-load RT completed to volitional fatigue (not volume or repetition matched) on metabolism during exercise. Eleven resistance-trained adults (22 ± 2 years, 3 F) completed 3 experimental sessions: (a) no-exercise control (CTRL); (b) RT at 30% 1 repetition maximum (1RM; 30%); and (c) RT at 90% 1RM (90%) with oxygen consumption ( o 2 ) and heart rate measured continuously. The RT sessions consisted of 3 sets of back squats, bench press, straight-leg deadlift, military press, and bent-over rows to volitional fatigue completed sequentially with 90 seconds rest between sets and exercises. Changes were considered important if p < 0.100 with a greater than medium effect size. There were main effects of session for relative and absolute o 2 (L·min −1 ; p < 0.001, > 0.935), both 30 and 90% were greater than CTRL ( p < 0.001, d > 4.33) with no differences between RT protocols ( p > 0.999, d = 0.28). There was a main effect of session for total O 2 consumed (L; p < 0.001, > 0.901), both RT sessions were greater than CTRL ( p < 0.001, d > 3.08), and 30% was greater than 90% ( p = 0.002, d = 1.75). Taken together these data suggest that RT load does not affect metabolism during exercise when completing whole-body exercises to volitional fatigue, though lower loads may result in longer session duration generating a greater total amount of O 2 consumed simply because of the extended duration.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,003 | 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 ».