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Enregistrement W2022499414 · doi:10.1249/mss.0b013e31802d3aba

Impact of Weather on Marathon-Running Performance

2007· article· en· W2022499414 sur OpenAlexaboutno aff
Matthew R. Ely, Samuel N. Cheuvront, William O. Roberts, Scott J. Montain

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermoregulation and physiological responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuartileWet-bulb globe temperatureMeteorologyEnvironmental scienceDemographyMathematicsGeographyStatisticsAir temperature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: Marathon running performance slows in warm weather conditions, but the quantitative impact of weather has not been established. PURPOSE: To quantify the impact of weather on marathon performance for different populations of runners. METHODS: Marathon results and weather data were obtained for the Boston, New York, Twin Cities, Grandma's, Richmond, Hartford, and Vancouver Marathons for 36, 29, 24, 23, 6, 12, and 10 yr, respectively. The race results were broken into quartiles based on the wet-bulb globe temperature (Q1 5.1-10 degrees C, Q2 10.1-15 degrees C, Q3 15.1-20 degrees C, and Q4 20.1-25 degrees C). Analysis of the top three male and female finishers as well as the 25th-, 50th-, 100th-, and 300th-place finishers were compared with the course record and then contrasted with weather. RESULTS: Marathon performances of top males were slower than the course record by 1.7 +/- 1.5, 2.5 +/- 2.1, 3.3 +/- 2.0, and 4.5 +/- 2.3% (mean +/- SD) for Q1-Q4, respectively. Differences between Q4 and Q1, Q2, and between Q3, and Q1 were statistically different (P < 0.05). The top women followed a similar trend (Q1 3.2 +/- 4.9, Q2 3.2 +/- 2.9, Q3 3.8 +/- 3.2, and Q4 5.4 +/- 4.1% (mean +/- SD)), but the differences among quartiles were not statistically significant. The 25th-, 50th-, 100th-, and 300th-place finishers slowed more than faster runners as WBGT increased. For all runners, equivalence testing around a 1% indifference threshold suggests potentially important changes among quartiles independently of statistical significance. CONCLUSION: There is a progressive slowing of marathon performance as the WBGT increases from 5 to 25 degrees C. This seems true for men and women of wide ranging abilities, but performance is more negatively affected for slower populations of runners.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0030,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,318 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations285
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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