Methods to quantify intermittent exercises
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to quantify intermittent training sessions using different types of exercise. Strength, sprint, and endurance sessions were performed until exhaustion. These sessions were quantified by the product of duration and heart rate (HR) (i.e., training impulse (TRIMP) and HR-zone methods), by the product of duration and rate of perceived exertion (RPE-based method), and a new method (work endurance recovery (WER)). The WER method aims to determine the level of exercise-induced physiological stress using the ratio of cumulated work - endurance limit, which is associated with the naparian logarithm of the ratio of work-recovery. Each session's effects were assessed using blood lactate, delayed onset muscle soreness (DOMS), RPE, and HR. Because sessions were performed until exhaustion, it was assumed that each session would have a similar training load (TL) and there would be low interindividual variability. Each method was used to compare each of the TL quantifications. The endurance session induced the higher HR response (p < 0.001), the sprint session the higher blood lactate increase (p < 0.001), and the strength session the higher DOMS when compared with sprint (p = 0.007). TLs were similar after WER calculations, whereas the HR- and RPE-based methods showed differences between endurance and sprint (p < 0.001), and between endurance and strength TL (p < 0.001 and p < 0.01, respectively). The TLs from WER were correlated to those of the HR-based methods of endurance exercise, for which HR was known to accurately reflect the exercise-induced physiological stress (r = 0.63 and r = 0.64, p < 0.05). In addition, the TL from WER presented low interindividual variability, yet a marked variability was observed in the TLs of HR- and RPE-based methods. As opposed to the latter two methods, WER can quantify varied intermittent exercises and makes it possible to compare the athletes' TL. Furthermore, WER can also assist in comparing athlete responses to training programs.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».