Influence of Knowledge of Sprint Number on Pacing during Repeated-Sprint Exercise
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The anticipation of exercise-induced stress influences performance during continuous exercise. However, not all exercise is continuous. This study explores the influence of prior knowledge of sprint number on mechanical work, surface EMG, and RPE during repeated-sprint exercise (RSE). METHODS: Fourteen athletes performed three RSE in random order. In one trial, subjects were informed that they would perform ten 6-s cycle sprints (with 24 s of rest) and then completed 10 sprints (control trial, CL). In a second trial, subjects were told to perform five sprints, but after the fifth sprint, they were asked to perform an additional five sprints (deception trial, DC). In a third trial, subjects were not told how many sprints they would be performing but were stopped after 10 sprints (unknown trial, UN). Data were recorded for every sprint. RESULTS: Both the initial sprint work and work accumulated during the first five sprints were greater (6.5%, P < 0.05) in the DC than in the CL and UN trials. Furthermore, the work accumulated during the ten sprints was lower (4.0%, P < 0.05) in the UN trial than in the two other trials. The EMG was greater (P < 0.05) in the DC than in the CL and UN trials during the initial sprint (8.8%) and during the first five sprints (9.1%). The sprint-induced decrease in EMG and work occurred earlier in the UN trial compared with the CL and DC trials. The RPE profile was similar in all trials. CONCLUSIONS: Results demonstrate that pacing occurs during short repeated-sprint efforts in anticipation of the number of sprints that are included in the trial.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».