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Enregistrement W1971363066 · doi:10.1139/h09-069

Physiological correlates of 2-mile run performance as determined using a novel on-demand treadmill

2009· article· en· W1971363066 sur OpenAlexvenueno aff
Keith Tolfrey, Simon A. Hansen, Katie Dutton, Tom McKee, Andrew M. Jones

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTreadmillMileStandard errorRunning economyMathematicsAnimal scienceVO2 maxIntraclass correlationLactate thresholdCoefficient of variationBlood lactateLinear regressionCoefficient of determinationStatisticsStandard deviationMedicinePhysical therapyReproducibilityInternal medicinePhysicsHeart rateBiologyBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to assess the reproducibility of an on-demand motorised treadmill to measure 2-mile (3.2 km) race performance and to examine the physiological variables that best predict this free-running performance in active men. Twelve men (mean (SD): age, 28 (9) years; stature, 1.79 (0.05) m; body mass, 72 (9) kg) completed the study in which maximum oxygen uptake (VO2 max), running economy, and running speedin the abstract section. They appear in the rest of the paper.), running economy, and running speed at VO2 max (vVO2 max), lactate threshold (vLT), and 4 mmol.L-1 fixed blood lactate concentration (v4) were measured. Subsequently, the maximal lactate steady state (MLSS) was identified using a series of 30-min treadmill runs. Finally, each participant completed a 2-mile running performance trial on 2 separate occasions, using an on-demand treadmill that adjusts belt speed according to the participant's position on the moving belt. The average 2-mile run speed was 15.7 (SD, 1.9) km.h-1, with small individual differences between repeat-performance trials (intraclass correlation coefficient = 0.99, 95% CI 0.953 to 0.996; standard error of measurement as coefficient of variation = 1.5%, 95% CI 1.0% to 2.5%). Bivariate regression analyses identified VO2 max, vVO2 max, VO2 (mL.kg-1.min-1) at MLSS, vLT, v4, and velocity at MLSS (vMLSS) as the strongest individual predictor variables (r2 = 0.69 to 0.87; standard error of the estimate = 1.08 to 0.72 km.h-1) for 2-mile running performance. The vLT and vMLSS explained 85% and 87% of the variance in running performance, respectively, suggesting that there is considerable shared variance between these parameters. In conclusion, the on-demand treadmill system provided a reliable measure of distance running performance. Both vLT and vMLSS were strong predictors of 2-mile running performance, with vMLSS explaining marginally more of the variance.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,933
Score d'incertitude au seuil0,629

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,249 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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