Vi har alle vært der. Du går inn i treningsstudioet og føler deg bra, oppvarmingen din beveger seg som smør, og så ... alt går på en eller annen måte feil. Du savner ditt toppsett, eller teknikken din faller fra hverandre, eller - Gud forby - du blir til og med skadet.
Dårlige dager suger, og det er ingen vei rundt det faktum. Men det er måter å unngå å ha dem, eller i det minste redusere frekvensen i rutinen. I en tidligere artikkel tar jeg for meg tre måter du faktisk kan endre treningen på, slik at den passer til en dag som går utenfor sporet. Denne gangen vil jeg ta for meg programmeringsmetoder du kan bruke for å oppnå det samme målet.
For det første er det viktig å forstå hvorfor dårlige dager i treningsstudioet i utgangspunktet kan være så nedslående. Vanligvis er det takket være en sterk følelsesmessig forbindelse til trening eller ytelse. Det er faktisk en ganske dyp pool av eksisterende forskning om emnet, men akademiske studier om følelser kan være komplekse, spesielt når det gjelder måling av emosjonell forbindelse. (1, 2) Av den grunn synes jeg det er lettere å forklare i lekmannsbetingelser:
Hvis du vil være god på noe, må du noen ganger bry deg litt for mye.
Med andre ord kan emosjonell tilknytning til trening være et tveegget sverd. I de gode tider gir det en kilde til sterk motivasjon for å prestere, til tross for potensielle vanskeligheter som å håndtere tretthet eller angst. I ikke så gode tider - som etter en spesielt nedslående trening - kan den samme forbindelsen føre til negativ påvirkning som sinne, frustrasjon og til og med depresjon.
Det er en del av grunnen til at klisjéen sa at “idrettsutøvere har korte minner.”For å virkelig oppnå potensialet ditt, må du lære å håndtere følelsene dine slik at du kan ha nytte av dem når det er mulig, men ikke bli offer for deres mørke side.
I resten av denne artikkelen vil jeg ta for meg tre måter å faktisk implementere denne ideen på!
Autoregulering er en av de vanligste formene for lasteresept i den avanserte styrkeløftverdenen i dag, og kanskje den vanligste formen for autoregulering innebærer bruk av skalaen Rate of Perceived Exertion (RPE). Hvis du ikke er kjent med RPE, har BarBend mange ressurser for å hjelpe deg med å få fart på:
Nå er RPE ikke en idiotsikker metode for autoregulering. Spesielt krever de en god grad av kjennskap til kroppen din og ytelsespotensialet og hvordan de kan endres på daglig basis. Av den grunn foreskriver jeg sjelden RPE-er isolert. I stedet foretrekker jeg å bruke dem sammen med andre lastemetoder, som prosent eller AMRAP.
Det er faktisk mange former for autoregulering som du kan velge mellom for å oppnå det samme. Til slutt, skjønt, ønsker du å håndtere forventningene. I stedet for å gå inn i treningsstudioet med et spesifikt nummer i tankene, lar autoregulering deg presse så mye som kroppen din tillater en bestemt dag. I sammenheng med en lydprogrammeringsmetodikk betyr det at du går videre, selv på dager da du kanskje ikke setter PR (eller til og med kommer i nærheten).
Tidligere i denne artikkelen berørte jeg viktigheten av måling (i sammenheng med akademisk forskning). Det samme konseptet gjelder i programmering: du må alltid sammenligne som å like. Ta et enkelt eksempel, som vekttap. La oss si at tidenes beste knebøy er 300 kilo, utført med en kroppsvekt på 100 kilo. Du vil sannsynligvis ikke føle deg motløs til å knebøy 290 hvis du nettopp hadde falt nok fett til å komme ned til 82.5-kilos klasse, ikke sant?
Det er det samme med dårlige dager. Du kommer alltid til å ha dem; trikset er å stoppe dem i å komme i hodet. En av de enkleste måtene å gjøre det er å sammenligne de dårlige dagene dine med de forrige dårlige dagene dine, ikke dine tidligere beste. Så når vi kommer tilbake til vårt tidligere eksempel, la oss i stedet si, tilbake i 2019, kan du knebøy 300 kilo på en flott dag og slet med 280 på en dårlig en. Hvis i 2020 din dårlige dag betyr 290, er det faktisk et tegn på god fremgang: du har lagt til 10 kilo til ditt worst case-scenario, noe som sannsynligvis betyr at du har lagt enda mer til ditt beste tilfelle.
Hvis autoregulering hjelper til med å håndtere forventningene, kan riktige metoder for sammenligning bidra til å opprettholde perspektivet. Begge er avgjørende for å oppnå den elite-idrettsutøveren du er ute etter.
Du vet allerede viktigheten av diversifisering i mange områder av livet ditt. Hvis du er en investor, hjelper diversifisering deg med å minimere risiko og maksimere avkastningen. Hvis du er et større selskap, betyr diversifisering at du kan dra nytte av et bredt utvalg av synspunkter mens du unngår gruppetanke. Mer generelt kan mangfold betraktes som en metode for å kontrollere variabilitet i komplekse systemer.
Åpenbart utgjør programmet ditt et komplekst system, og det er ingen overraskelse at mangfold er en langvarig komponent i de fleste atletiske treningssystemer. Du kjenner det sannsynligvis bedre som krysstrening, men på slutten av dagen er det bare en annen form for mangfold i en annen sammenheng.
For styrkeløftere tror jeg at den beste formen for krysstrening innebærer å kombinere trening for styrke og hypertrofi. Disse metodene er gjensidig fordelaktige, og hvis du kombinerer dem i en enkelt treningsøkt, kan du alltid gå bort fra treningsstudioet med gevinst. Hvis du for eksempel ikke tror du har PR i deg en dag, kan du få en drapspumpe i stedet, og likevel ha nytte av økten. Eller kanskje du fokuserer på mobilitet, teknikk eller utvinning i stedet.
Jeg kaller dette "one win" -prinsippet. Hver gang jeg trener, prøver jeg å forlate treningsstudioet med en seier, uansett hvor liten den seieren kan være. På den måten har jeg alltid noe å føle meg positiv til!
Selv om dette var litt mer av en teoretisk artikkel enn det meste av innholdet mitt, tror jeg at å få mest mulig ut av hver eneste treningsøkt er en viktig komponent for å oppnå potensialet ditt som styrkeutøver. Ved å håndtere følelsene dine, treningsmålingene og variabiliteten gjennom autoregulering, lydsammenligning og diversifisering, kan du gjøre akkurat det.
Hvis du har andre måter eller metoder for å håndtere dårlige treningsøkter, kan du dele dem i kommentarene nedenfor!
Feature image via UfaBizPhoto / Shutterstock
Ingen har kommentert denne artikkelen ennå.