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Enregistrement W2049980276 · doi:10.1139/apnm-2014-0263

Psychophysiological response and energy balance during a 14-h ultraendurance mountain running event

2014· article· en· W2049980276 sur OpenAlexvenueno aff
Vicente Javier Clemente‐Suárez

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeart rateRating of perceived exertionBlood lactatePerceived exertionBalance (ability)CardiologyPhysical therapyExertionHeart rate variabilityExercise intensityMedicineInternal medicinePsychologyBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many studies have researched the psychophysiological response and energy balance of athletes in numerous ultraendurance probes, but none has investigated an ultraendurance mountain running event. The current study aims to analyze changes in blood lactate concentration, rating of perceived exertion, heart rate, heart rate variability, and energy balance after the performance of an ultraendurance mountain running event. The parameters in the 6 participants who finished the event were analyzed (age, 30.8 ± 3.1 years; height, 176.2 ± 8.6 cm; body mass, 69.2 ± 3.7 kg). The race covered 54 km, with 6441 m of altitude change, 3556 m downhill and 2885 m uphill. The athletes completed together the race in 14 h and 6 min. After the ultraendurance event, the athletes presented a negative energy balance of 4732 kcal, a blood lactate concentration of 2.8 ± 0.3 mmol/L, a heart rate mean/heart rate maximum ratio of 0.64, a heart rate mean of 111.4 ± 5.9 beats/min, a decrease in vagal modulation, and an increase in sympathetic modulation, and recorded 19.5 ± 1.5 points on the 6-20 rating of perceived exertion scale. The event was a stressful stimulus for the athletes despite the low intensity measured by blood lactate concentration and heart rate. The results obtained may be used by coaches as a reference parameter of heart rate, heart rate variability, rating of perceived exertion, and lactate concentration to develop specific training programs. In addition, the energy balance data obtained in this research may improve nutritional intake strategies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil0,890

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations59
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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