Maximum Heat Loss Potential Is Lower in Football Linemen During an NCAA Summer Training Camp Because of Lower Self-Generated Air Flow
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to compare the maximum potential for heat loss of football linemen (L) and non-linemen (NL) during a National Collegiate Athletic Association (NCAA) summer training camp. It was hypothesized that heat loss potential in L would be lower than NL because of differences in self-generated air flow during position-specific activities. Fourteen NCAA division 1 football players {7 L (mass: 126 ± 6 kg; body surface area [BSA]: 2.51 ± 0.19 m(2)) and 7 NL (mass: 88 ± 13 kg; BSA: 2.09 ± 0.18 m(2))} participated over 6 days in southern Florida (Tdb: 31.2 ± 1.6 °C, T(wb): 27.0 ± 0.7 °C, Tr: 38.4 ± 2.8° C). Simultaneous on-field measurements of self-generated air velocities (v(self)) and mean skin temperatures (Tsk) were performed throughout practice, which included 4 drill categories (special teams, wind sprints, individual drills, and team drills). The resultant net potential for heat loss through convection, radiation, and evaporation (H(total)) was calculated. Values for Tsk were similar between L and NL for all drills (L: 35.4 ± 0.8 °C; NL: 35.4 ± 0.4 °C; p = 0.92). However, v(self) was greater in NL during wind sprints, individual drills, and team drills (p ≤ 0.05). Consequently H(total) was significantly greater in NL for all drills except special teams (p ≤ 0.05). The mean estimated rate of oxygen consumption needed to exceed H(total) was 8.6 ± 1.3 ml · kg(-1) · min(-1) (2.5 ± 0.4 METs) for NL but only 5.6 ± 1.4 ml · kg(-1) · min(-1) (1.6 ± 0.4 METs) for L. A lower heat loss potential occurs in L because of the more static nature of their position-related activities and not because of differences in Tsk. The practical relevance of these findings is that potential interventions that increase convective and evaporative heat loss (i.e., mechanical fans) should specifically target L, particularly while they are participating in static on-field drills and during rest intervals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».