Physiological and Performance Adaptations to High-Intensity Interval Training
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
High-intensity interval training (HIIT) refers to exercise that is characterized by relatively short bursts of vigorous activity, interspersed by periods of rest or low-intensity exercise for recovery. In untrained and recreationally active individuals, short-term HIIT is a potent stimulus to induce physiological remodeling similar to traditional endurance training despite a markedly lower total exercise volume and training time commitment. As little as six sessions of 'all-out' HIIT over 14 days, totaling ∼15 min of intense cycle exercise within total training time commitment of ∼2.5 h, is sufficient to enhance exercise capacity and improve skeletal muscle oxidative capacity. From an athletic standpoint, HIIT is also an effective strategy to improve performance when supplemented into the already high training volumes of well-trained endurance athletes, although the underlying mechanisms are likely different compared to less trained subjects. Most studies in this regard have examined the effect of replacing a portion (typically ∼15-25%) of base/normal training with HIIT (usually 2-3 sessions per week for 4-8 weeks). It has been proposed that a polarized approach to training, in which ∼75% of total training volume be performed at low intensities, with 10-15% performed at very high intensities may be the optimal training intensity distribution for elite athletes who compete in intense endurance events.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle