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Enregistrement W1978056990 · doi:10.1139/h05-012

Effects of a high-intensity swim test on kinematic parameters in high-level athletes

2006· article· en· W1978056990 sur OpenAlexvenueno aff
Yannick A Aujouannet, Marco Bonifazi, Frédérique Hintzy, Nicolas Vuillerme, Annie Rouard

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinematicsBicepsStroke (engine)Blood lactateIsometric exerciseIntensity (physics)ElbowPhysical medicine and rehabilitationMedicinePhysical therapyPhysicsAnatomyHeart rateInternal medicineBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study aimed to investigate the effects of a high-intensity swim test among top-level swimmers on (i) the spatial and temporal parameters of both the stroke and the 3-D fingertip pattern and (ii) the mechanical, muscular, and physiological parameters. Ten male international swimmers performed a 4 x 50 m swim at maximal intensity. Isometric arm flexion force with the elbow at 90 degrees (F90 degrees ), EMG signals of right musculus biceps brachii and triceps brachii and blood lactate concentrations were recorded before and after the swim test. Kinematic stroke (stroke length, rate, and velocity) and spatiotemporal parameters of the fingertip trajectory were measured by two underwater cameras during the first and last 50 m swims. After the swim test, F90 degrees and mean power frequencies of the EMG decreased significantly when blood lactate concentration increased significantly, attesting the reaching of fatigue. From the first to the last 50 m, stroke rate, stroke velocity, and temporal parameters of the fingertip trajectory exhibited significant increases although stroke length and spatial fingertip trajectory remained unchanged. General and individual adaptations were observed among the top-level swimmers studied. The present findings could be useful for coaches in evaluating fatigue effects on the technical parameters of swimming.

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 enseignants0,872
Score d'incertitude au seuil0,535

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations68
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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