Training Distribution And The Acquisition Of Maximal Isometric Elbow Flexion Strength
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE This study compared massed versus distributed muscle contractions in the acquisition of maximal isometric elbow flexion strength, to understand the role of motor learning in resistive exercise. METHODS Twenty-six sedentary, collegeaged females were matched and randomly assigned to one of two groups. The massed group (n=13) completed 15 maximal isometric elbow flexion strength trials in one session, while the distributed group (n=13) performed five such contractions on three successive days. After a 2-week and 3 month rest interval, both groups returned to perform another five maximal isometric elbow flexion strength trials to assess retention of any potential strength gains. Elbow flexion torque and surface electromyography (SEMG) of the biceps and triceps were monitored concurrently. RESULTS There was a significant (P <0.05) increase in strength in both groups from Block 1 (first 5 contractions) to Block 2 (first retest) and from Block 1 to Block 3 (second retest). Both groups exhibited a an increase (P <0.05) in biceps root-mean-square (RMS) SEMG amplitude. A significant (P <0.05) decrease in triceps RMS SEMG amplitude was found between Block 1 and Block 2 for both groups. However, a significant (P <0.05) increase was found between Block 2 and 3. CONCLUSIONS These results suggest that there is flexibility in resistive exercise schedules. There was a continued increase in neural drive to the agonist muscle throughout testing. This was accompanied by a reduction in antagonist coactivation that was a short-term (2-weeks) training effect, dissipated over the longer rest interval (3-months).
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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) | 0,001 | 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 ».