O objetivo desse estudo foi verificar o efeito de diferentes volumes de treinamento de força na força máxima de membros inferiores e na hipertrofia do reto femoral e do vasto lateral após quatro, oito e doze semanas em indivíduos treinados em força. Vinte e seis indivíduos jovens saudáveis do sexo masculino (idade 23,6 ± 4,6 anos, massa corporal 76,6 ± 7,5 kg, estatura 1,75 ± 0,1 cm), com tempo médio de treinamento de força (4,7 ± 4,1 anos) foram divididos em três grupos experimentais, treinamento de força alto volume (TFAV, n = 8), treinamento de força médio volume (TFMV, n = 9) e treinamento de força baixo volume (TFBV, n = 9). As medidas de força dinâmica máxima (1RM) e de área de secção transversa muscular (ASTM) do reto femoral (RF) e do vasto lateral (VL) foram realizadas nos momentos pré- treinamento, pós quatro semanas, pós oito semanas e pós-treinamento. O volume total de treinamento apresentou aumento estatístico para todos os grupos TFAV (p < 0,0001), TFMV (p < 0,0001) e TFBV (p < 0,0001) ao longo do período experimental. Os valores de 1RM aumentaram de maneira significativa após a oitava semana de treinamento TFAV (11,8 ± 4,7%; p < 0,0001) e TFMV (12,1 ± 8,5%; p < 0,0001) e TFBV (9,6 ± 7,3%; p < 0,001) e no pós-treinamento TFAV (13,9 ± 3,9%; p < 0,0001), TFMV (16,7 ± 10,8%; p < 0,0001) e TFBV (14,0 ± 8,1%; p < 0,0001) para todos os grupos, porém não foi observado diferença entre os grupos. A ASTM do RF apresentou aumento estatístico no pós-treinamento somente para o grupo TFAV (15,0 ± 11,9%; p < 0,0001). Apenas o grupo TFAV aumentou estatisticamente a ASTM do VL após quatro semanas de treinamento (7,71 ± 4,42%; p < 0,0001), porém todos os grupos aumentaram significativamente a ASTM do VL após oito semanas de treinamento TFAV (11,37 ± 3,88%; p < 0,0001), TFMV (9,68 ± 9,36%; p < 0,0001) e TFBV (7,26 ± 3,15%; p < 0,01) e no pós-treinamento TFAV (14,54 ± 4,07%; p < 0,0001), TFMV (14,77 ± 8,24%; p < 0,0001) e TFBV (8,66 ± 3,97%; p < 0,001), porém não foi observado diferença entre os grupos. Os resultados do presente estudo demonstraram que, independente do volume adotado, os ganhos de força máxima foram semelhantes. Por outro lado, a ASTM foi influenciada pelo volume de treinamento, dado que o grupo TFAV foi o único que apresentou aumento significativo da ASTM do RF no pós-treinamento e aumentou a ASTM do VL com apenas quatro semanas de treinamento / The aim of this study was to investigate the effects of different strength training volumes on muscle strength and hypertrophy of the lower limbs after four, eight and twelve weeks of strength training in strength-trained individuals. Twenty-six healthy young males (age 23.6 ± 4.6 years, body mass 76.6 ± 7.5 kg, height 1.75 ± 0.1 cm), with an average experience of strength training (4.7 ± 4.1 years) were divided into three groups, high-volume strength training (TFAV, n = 8), mid-volume strength training (TFMV, n = 9) and low-volume strength training (TFBV, n = 9). Maximum dynamic strength (1RM) and muscle cross-sectional area (MCSA) of the rectus femoris (RF) and vastus lateralis (VL) were measured at baseline, after four weeks, after eight weeks and post-training. The total training volume significantly increased for the groups TFAV (p < 0.0001), TFMV (p < 0.0001) and TFBV (p < 0.0001) throughout the experimental period. The 1RM values increased after the eighth weeks of training, compared to baseline values, for the TFAV (11.8 ± 4.7%; p < 0.0001), TFMV (12.1 ± 8.5%; p < 0.0001), and TFBV (9.6 ± 7.3%; p < 0.001) groups, and post-training TFAV (13.9 ± 3.9%; p < 0.0001), TFMV (16.7 ± 10.8%; p < 0.0001) and TFBV (14.0 ± 8.1%; p < 0.0001) for all groups, with no difference between groups. Only TFAV group presented higher RF MCSA values at post-training (15.0 ± 11.9%; p < 0.0001). Furthermore, only TFAV significantly increased the VL MCSA after four weeks of training (7.71 ± 4.42%; p < 0.0001). All of the groups presented significantly greater VL MCSA than baseline values at eight weeks TFAV (11.37 ± 3.88%; p < 0.0001), TFMV (9.68 ± 9.36%; p < 0.0001) and TFBV (7.26 ± 3.15%; p < 0.01) and at post-training TFAV (14.54 ± 4.07%; p < 0.0001), TFMV (14.77 ± 8.24% ; p < 0.0001) and TFBV (8.66 ± 3.97%; p < 0.001), with no difference between groups. The results of this study demonstrated that, regardless of the adopted volume, the muscle strength gains were similar. On the other hand , MCSA was influenced by the training volume, since the TFAV was the only group that showed significant increase of RF MCSA post- training and increased VL MCSA with only four weeks of training

O objetivo desse estudo foi verificar o efeito de diferentes volumes de treinamento de força na força máxima de membros inferiores e na hipertrofia do reto femoral e do vasto lateral após quatro, oito e doze semanas em indivíduos treinados em força. Vinte e seis indivíduos jovens saudáveis do sexo masculino (idade 23,6 ± 4,6 anos, massa corporal 76,6 ± 7,5 kg, estatura 1,75 ± 0,1 cm), com tempo médio de treinamento de força (4,7 ± 4,1 anos) foram divididos em três grupos experimentais, treinamento de força alto volume (TFAV, n = 8), treinamento de força médio volume (TFMV, n = 9) e treinamento de força baixo volume (TFBV, n = 9). As medidas de força dinâmica máxima (1RM) e de área de secção transversa muscular (ASTM) do reto femoral (RF) e do vasto lateral (VL) foram realizadas nos momentos pré- treinamento, pós quatro semanas, pós oito semanas e pós-treinamento. O volume total de treinamento apresentou aumento estatístico para todos os grupos TFAV (p < 0,0001), TFMV (p < 0,0001) e TFBV (p < 0,0001) ao longo do período experimental. Os valores de 1RM aumentaram de maneira significativa após a oitava semana de treinamento TFAV (11,8 ± 4,7%; p < 0,0001) e TFMV (12,1 ± 8,5%; p < 0,0001) e TFBV (9,6 ± 7,3%; p < 0,001) e no pós-treinamento TFAV (13,9 ± 3,9%; p < 0,0001), TFMV (16,7 ± 10,8%; p < 0,0001) e TFBV (14,0 ± 8,1%; p < 0,0001) para todos os grupos, porém não foi observado diferença entre os grupos. A ASTM do RF apresentou aumento estatístico no pós-treinamento somente para o grupo TFAV (15,0 ± 11,9%; p < 0,0001). Apenas o grupo TFAV aumentou estatisticamente a ASTM do VL após quatro semanas de treinamento (7,71 ± 4,42%; p < 0,0001), porém todos os grupos aumentaram significativamente a ASTM do VL após oito semanas de treinamento TFAV (11,37 ± 3,88%; p < 0,0001), TFMV (9,68 ± 9,36%; p < 0,0001) e TFBV (7,26 ± 3,15%; p < 0,01) e no pós-treinamento TFAV (14,54 ± 4,07%; p < 0,0001), TFMV (14,77 ± 8,24%; p < 0,0001) e TFBV (8,66 ± 3,97%; p < 0,001), porém não foi observado diferença entre os grupos. Os resultados do presente estudo demonstraram que, independente do volume adotado, os ganhos de força máxima foram semelhantes. Por outro lado, a ASTM foi influenciada pelo volume de treinamento, dado que o grupo TFAV foi o único que apresentou aumento significativo da ASTM do RF no pós-treinamento e aumentou a ASTM do VL com apenas quatro semanas de treinamento / The aim of this study was to investigate the effects of different strength training volumes on muscle strength and hypertrophy of the lower limbs after four, eight and twelve weeks of strength training in strength-trained individuals. Twenty-six healthy young males (age 23.6 ± 4.6 years, body mass 76.6 ± 7.5 kg, height 1.75 ± 0.1 cm), with an average experience of strength training (4.7 ± 4.1 years) were divided into three groups, high-volume strength training (TFAV, n = 8), mid-volume strength training (TFMV, n = 9) and low-volume strength training (TFBV, n = 9). Maximum dynamic strength (1RM) and muscle cross-sectional area (MCSA) of the rectus femoris (RF) and vastus lateralis (VL) were measured at baseline, after four weeks, after eight weeks and post-training. The total training volume significantly increased for the groups TFAV (p < 0.0001), TFMV (p < 0.0001) and TFBV (p < 0.0001) throughout the experimental period. The 1RM values increased after the eighth weeks of training, compared to baseline values, for the TFAV (11.8 ± 4.7%; p < 0.0001), TFMV (12.1 ± 8.5%; p < 0.0001), and TFBV (9.6 ± 7.3%; p < 0.001) groups, and post-training TFAV (13.9 ± 3.9%; p < 0.0001), TFMV (16.7 ± 10.8%; p < 0.0001) and TFBV (14.0 ± 8.1%; p < 0.0001) for all groups, with no difference between groups. Only TFAV group presented higher RF MCSA values at post-training (15.0 ± 11.9%; p < 0.0001). Furthermore, only TFAV significantly increased the VL MCSA after four weeks of training (7.71 ± 4.42%; p < 0.0001). All of the groups presented significantly greater VL MCSA than baseline values at eight weeks TFAV (11.37 ± 3.88%; p < 0.0001), TFMV (9.68 ± 9.36%; p < 0.0001) and TFBV (7.26 ± 3.15%; p < 0.01) and at post-training TFAV (14.54 ± 4.07%; p < 0.0001), TFMV (14.77 ± 8.24% ; p < 0.0001) and TFBV (8.66 ± 3.97%; p < 0.001), with no difference between groups. The results of this study demonstrated that, regardless of the adopted volume, the muscle strength gains were similar. On the other hand , MCSA was influenced by the training volume, since the TFAV was the only group that showed significant increase of RF MCSA post- training and increased VL MCSA with only four weeks of training

[pt] Utilizar representações fornecidas por um grande modelo pré-treinado tornou-se a principal estratégia para alcançar o estado da arte nas mais variadas tarefas. Um grande modelo pré-treinado recentemente proposto, wav2vec 2.0, foi seminal para vários outros trabalhos sobre pré-treinamento de grandes modelos em dados de fala. Muitos modelos estão sendo pré-treinados usando a mesma arquitetura baseada em transformer que o wav2vec 2.0 e estão obtendo o estado da arte em várias tarefas relacionadas à fala. No entanto, poucos trabalhos propuseram maiores análises sobre o comportamento desses modelos em diferentes cenários de fine-tuning. Nosso trabalho visa analisar esse modelo sobre dois aspectos diferentes. O primeiro é sobre a transferibilidade entre línguas desses modelos. Nossos experimentos nos mostraram que o tamanho dos dados usados durante o pré-treinamento desses modelos não é tão crucial para a transferibilidade quanto a diversidade. Percebemos que o desempenho das línguas indo-europeias é superior ao das línguas não indo-europeias nos modelos avaliados. Vimos uma transferência positiva de conhecimento entre línguas usando modelos monolinguais, o que foi percebido em todos os idiomas que usamos, mas foi mais evidente quando o idioma usado durante o pré-treinamento era mais semelhante ao idioma do fine-tuning. O segundo aspecto que investigamos em nosso trabalho é quão bem esses modelos se comportam em cenários de desbalanceamento de dados, onde há um subconjunto mais representativo no conjunto de dados do fine-tuning. Nossos resultados mostraram que o desbalanceamento dos dados no fine-tuning geralmente afeta o resultado final dos modelos, com melhor desempenho nos subconjuntos mais representativos. No entanto, uma maior variabilidade no conjunto de treinamento favorece o desempenhodo modelo para um subconjunto mais representativo. Porém essamaior variabilidade nos dados não favoreceu os idiomas não vistos durante o treinamento. Observamos também que os modelos parecem mais robustos em lidar com o desbalanceamento de gênero do que idade ou sotaque. Com esses achados, esperamos ajudar a comunidade científica na utilização de modelos pré-treinados existentes, bem como auxiliar no pré-treinamento de novosmodelos. / [en] Using representations given by a large pre-trained model has become the primary strategy to reach the state-of-the-art in the most varied tasks. A recently proposed large pre-trained model, wav2vec 2.0, was seminal for several other works on pre-training large models on speech data. Many models are being pre-trained using the same transformer-based architecture as wav2vec 2.0 and are getting state-of-the-art in various speech-related tasks. However, few works have proposed further analysis of these models in different finetuning scenarios. Our work investigates these models concerning two different aspects. The first is about the cross-lingual transferability of these models. Our experiments showed us that the size of data used during the pre-training of these models is not as crucial to the transferability as the diversity. We noticed that the performance of Indo-European languages is superior to non-Indo- European languages in the evaluated models. We have seen a positive crosslingual transfer of knowledge using monolingual models, which was noticed in all the languages we used but was more evident when the language used during the pre-training was more similar to the downstream task language. The second aspect we investigated in our work is how well these models perform in data imbalance scenarios, where there is a more representative subset in the fine-tuning dataset. Our results showed that data imbalance in fine-tuning generally affects the final result of the models, with better performance in the most representative subsets. However, greater variability in the training set favors model performance for a more representative subset. Nevertheless, this greater variability in the data did not favor languages not seen during training. We also observed that the models seem more robust in dealing with gender imbalance than age or accent. With these findings, we hope to help the scientific community in the use of existing pre-trained models, as well as assist in the pre-training of new models.