Age of peak performance in elite male and female Ironman triathletes competing in Ironman Switzerland, a qualifier for the Ironman world championship, Ironman Hawaii, from 1995 to 2011
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The age of peak performance in elite endurance athletes has been investigated for elite marathoners, but not for elite Ironman triathletes. The aim of this study was to analyze the age of peak performance in swimming (3.8 km), cycling (180 km), running (42 km), and overall race time for elite female and male Ironman triathletes competing in Ironman Switzerland, a qualifier for the Ironman world championship, known as the Ironman Hawaii. METHODS: The age of the annual top ten overall swimmers, cyclists, runners, and annual overall finishers for both male and female elite triathletes and their corresponding split and overall race times at the Ironman Switzerland were analyzed between 1995 and 2011. RESULTS: The mean age of the elite Ironman triathletes was 33 ± 3 years for men and 34 ± 4 years for women. For women, the age of peak performance was not significantly different between the three disciplines (P > 0.05), while for men, the best swimmers (29 ± 3 years) were significantly (P < 0.05) younger than the best runners (35 ± 5 years). During the study period, the age of peak performance remained unchanged for men at 31 ± 3 years (P > 0.05), but increased for women from 30 ± 4 years in 1995 to 36 ± 5 years in 2011 (P < 0.01). CONCLUSION: Although both women and men improved their overall race times during the 1995-2011 period, the age of peak performance was similar between women and men in the three disciplines and in overall race time. Future studies need to examine the change in age of peak performance across years in the Ironman Hawaii world championship event.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».