Relationships between <i>V</i>O<sub>2</sub> and blood lactate responses after all-out running exercise
Notice bibliographique
Résumé
To verify the effects of training status and blood lactate concentration (BLC) responses on the early excess postexercise oxygen consumption (EPOC), 8 sprinters, 7 endurance runners, and 7 untrained subjects performed an incremental test to determine maximal oxygen uptake and a 1-min all-out test to determine BLC and oxygen uptake recovery curves. BLC kinetics was evaluated to assess the quantity of lactate accumulated during exercise (QlaA), lactate removal ability (k2), and quantity of lactate removed from 0 to 10 min postexercise (QlaR). Oxygen uptake off-kinetics was evaluated to assess the decay time constants (τ1 and τ2); moreover, EPOC was measured during the first 10 min after exercise. While sprinters had 98%-100% and 94%-100% likelihood of having the highest EPOC and decay time constants, endurance runners had 98%-100% and 95%-100% likelihood of having the lowest EPOC and decay time constants. EPOC was correlated with QlaA (r = 0.74) and QlaR (r = 0.61). τ1 and τ2 were correlated with maximal oxygen uptake (r > -0.57), k2 (r > -0.48), and QlaR relative to QlaA (r > -0.60). Our findings indicate that oxygen uptake recovery is associated with fast lactate removal and aerobic training. Furthermore, the metabolites derived from anaerobic energy production seem to induce a greater EPOC after all-out exercise.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».