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Enregistrement W1760663390 · doi:10.2147/oajsm.s88265

Do physiological measures predict selected CrossFit® benchmark performance?

2015· article· en· W1760663390 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueOpen Access Journal of Sports Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnaerobic exerciseRespiratory compensationWingate testSquatPhysical therapyRunning economyAthletesTime trialMedicinePhysical medicine and rehabilitationMathematicsVO2 max

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: CrossFit(®) is a new but extremely popular method of exercise training and competition that involves constantly varied functional movements performed at high intensity. Despite the popularity of this training method, the physiological determinants of CrossFit performance have not yet been reported. The purpose of this study was to determine whether physiological and/or muscle strength measures could predict performance on three common CrossFit "Workouts of the Day" (WODs). MATERIALS AND METHODS: Fourteen CrossFit Open or Regional athletes completed, on separate days, the WODs "Grace" (30 clean and jerks for time), "Fran" (three rounds of thrusters and pull-ups for 21, 15, and nine repetitions), and "Cindy" (20 minutes of rounds of five pull-ups, ten push-ups, and 15 bodyweight squats), as well as the "CrossFit Total" (1 repetition max [1RM] back squat, overhead press, and deadlift), maximal oxygen consumption (VO2max), and Wingate anaerobic power/capacity testing. RESULTS: Performance of Grace and Fran was related to whole-body strength (CrossFit Total) (r=-0.88 and -0.65, respectively) and anaerobic threshold (r=-0.61 and -0.53, respectively); however, whole-body strength was the only variable to survive the prediction regression for both of these WODs (R (2)=0.77 and 0.42, respectively). There were no significant associations or predictors for Cindy. CONCLUSION: CrossFit benchmark WOD performance cannot be predicted by VO2max, Wingate power/capacity, or either respiratory compensation or anaerobic thresholds. Of the data measured, only whole-body strength can partially explain performance on Grace and Fran, although anaerobic threshold also exhibited association with performance. Along with their typical training, CrossFit athletes should likely ensure an adequate level of strength and aerobic endurance to optimize performance on at least some benchmark WODs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,197
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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