Vi har alla varit där. Du går in i gymmet och känner dig bra, dina uppvärmningar rör sig som smör och sedan ... allt går på något sätt fel. Du saknar din toppuppsättning, eller din teknik faller sönder, eller - gud förbjudet - du till och med skadas.
Dåliga dagar suger, och det finns ingen väg kring det faktum. Men det finns sätt att undvika att ha dem, eller åtminstone minska frekvensen i din rutin. I en tidigare artikel behandlar jag tre sätt att du faktiskt kan ändra din träning så att den rymmer en dag som går av vägen. Den här gången vill jag ta itu med programmeringsmetoder som du kan använda för att uppnå samma mål.
För det första är det viktigt att förstå varför dåliga dagar i gymmet i första hand kan vara så nedslående. Vanligtvis är det tack vare en stark känslomässig koppling till din träning eller prestation. Det finns faktiskt en ganska djup pool av befintlig forskning om ämnet, men akademiska studier om känslor kan vara komplexa, särskilt när det gäller mätning av emotionell koppling. (1, 2) Av den anledningen tycker jag att det är lättare att förklara i lekmanns ord:
Om du vill vara bra på något måste du ibland bry dig lite för mycket.
Med andra ord kan känslomässig koppling till träning vara ett tveeggat svärd. Under de goda tiderna ger det en källa till stark motivation att utföra, trots potentiella svårigheter som att hantera trötthet eller ångest. I inte så bra tider - som efter ett särskilt nedslående träningspass - kan samma anslutning leda till negativ påverkan som ilska, frustration och till och med depression.
Det är en del av anledningen till att klichén säger att ”idrottare har korta minnen.”För att verkligen uppfylla din potential måste du lära dig att hantera dina känslor så att du kan dra nytta av dem när det är möjligt, men inte bli offer för deras mörka sida.
I resten av den här artikeln kommer jag att ta upp tre sätt att faktiskt genomföra den idén!
Autoregulering är en av de vanligaste formerna för lastningsrecept i den avancerade kraftlyftningsvärlden idag, och kanske den vanligaste formen av autoreglering innebär användning av RPE-skalan. Om du inte känner till RPE har BarBend massor av resurser som hjälper dig att få fart på:
Nu är RPE inte en idiotsäker metod för autoreglering. I synnerhet kräver de en god grad av förtrogenhet med din kropp och prestationspotential och hur de kan förändras dagligen. Av den anledningen ordinerar jag sällan RPEs isolerat. Istället föredrar jag att använda dem tillsammans med andra laddningsmetoder, som procentsatser eller AMRAP.
Det finns faktiskt många former av autoreglering som du kan välja mellan för att åstadkomma samma sak. I slutändan vill du dock hantera förväntningarna. I stället för att gå in i gymmet med ett visst antal i åtanke, låter autoreglering dig att trycka så mycket som din kropp tillåter en viss dag. Inom ramen för en ljudprogrammeringsmetod innebär det att du går framåt, även på dagar då du kanske inte ställer in PR (eller till och med kommer nära).
Tidigare i den här artikeln berörde jag vikten av mätning (i samband med akademisk forskning). Samma koncept gäller vid programmering: du måste alltid jämföra som att gilla. Ta ett enkelt exempel, som viktminskning. Låt oss säga att din allra bästa squat är 300 kilo, utförd med en kroppsvikt på 100 kilo. Du skulle förmodligen inte känna dig avskräckt från att huka dig 290 om du bara hade tappat tillräckligt med fett för att komma ner till 82.5-kilos klass, höger?
Det är samma sak med dåliga dagar. Du kommer alltid att ha dem; tricket är att hindra dem från att komma in i ditt huvud. Ett av de enklaste sätten att göra det är att helt enkelt jämföra dina dåliga dagar med dina tidigare dåliga dagar, inte dina tidigare bästa. Så när vi återvänder till vårt tidigare exempel, låt oss istället säga, tillbaka till 2019 kunde du huka 300 kg på en fantastisk dag och kämpade med 280 på en dålig. Om din dåliga dag 2020 betyder 290, är det faktiskt ett tecken på goda framsteg: du har lagt till 10 kilo i ditt värsta fall, vilket antagligen betyder att du har lagt till ännu mer i ditt bästa fall.
Om autoreglering hjälper till att hantera förväntningar, hjälper korrekta jämförelsemetoder att bibehålla perspektivet. Båda är avgörande för att erhålla den elitnivå idrottsman status du är ute efter.
Du vet redan vikten av diversifiering på många områden i ditt liv. Om du är en investerare hjälper diversifiering dig att minimera risken och maximera avkastningen. Om du är ett större företag innebär diversifiering att du kan dra nytta av en mängd olika synpunkter samtidigt som du undviker grupptänkande. Mer allmänt kan mångfald ses som en metod för att kontrollera variation i komplexa system.
Uppenbarligen utgör ditt program ett komplext system, och det är ingen överraskning att mångfald är en långvarig komponent i de flesta atletiska träningssystem. Du känner förmodligen det bättre som korsutbildning, men i slutet av dagen är det bara en annan form av mångfald i ett annat sammanhang.
För kraftlyftare tror jag att den bästa formen av korssträning innebär att kombinera träning för styrka och hypertrofi. Dessa metoder är ömsesidigt fördelaktiga, och om du kombinerar dem i ett enda träningspass kan du alltid gå bort från gymmet med vinst. Om du till exempel inte tror att du har PR i dig en dag kan du få en mördarpump istället och ändå dra nytta av sessionen. Eller kanske fokuserar du istället på rörlighet, teknik eller återhämtning.
Jag kallar detta "one win" -principen. Varje gång jag tränar försöker jag lämna gymmet med en vinst, oavsett hur liten den vinsten kan vara. På det sättet har jag alltid något att känna mig positiv till!
Även om detta var lite mer av en teoretisk artikel än det mesta av mitt innehåll, tror jag att det bästa av varje träningspass är en viktig komponent för att uppnå din potential som styrkaidrottsman. Genom att hantera dina känslor, träningsvärden och variationer genom autoreglering, ljudjämförelser och diversifiering kan du göra exakt det.
Om du har andra metoder eller metoder för att hantera dålig träning, vänligen dela dem i kommentarerna nedan!
Funktionsbild via UfaBizPhoto / Shutterstock
Ingen har kommenterat den här artikeln än.