Modeling the Relationship between Velocity and Time to Fatigue in Rowing
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Several mathematical models describe the relationship between velocity and time to fatigue. PURPOSE: The purposes of this study were to evaluate different critical velocity (V(critical)) models applied to rowing ergometry and to investigate prediction of performance time in a 2000-m race based on results from shorter trials. METHODS: Sixteen men performed seven rowing ergometer tests. Velocity and time to fatigue data from the 200-m (approximately 0.5 min) to 1200-m (approximately 3 min) trials and from the 200-m to 2000-m (approximately 6.5 min) trials were fit to a two-parameter hyperbolic model, a three-parameter hyperbolic model, and a three-parameter exponential model. RESULTS: Including data from the 2000-m trial generally resulted in higher R2 and smaller SEE. V(critical) from the three versions of the two-parameter model were 4.71 +/- 0.28 m x s(-1), 4.80 +/- 0.27 m x s(-1), and 5.04 +/- 0.24 m x s(-1) (P < 0.001). The two three-parameter models had high R2 (0.991 and 0.990, respectively) and generated parameter estimates that appeared reasonable. Time for a 2000-m race was predicted better using the two-parameter model (r > 0.974) than using the three-parameter models (r = 0.820-0.870). CONCLUSION: It is necessary to include the relatively long 2000-m predicting trial to describe accurately the velocity-time relationship in rowing. The two-parameter model may be useful in predicting time for a 2000-m race but is not otherwise appropriate for modeling when predicting trials of <1 min duration are included. Choice of model and duration of trials must be considered when using mathematical modeling to derive V(critical) and other parameters in rowing.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».