Perceived exertion and heart rate models for estimating metabolic workload in elite British soldiers performing a backpack load-carriage task
Notice bibliographique
Résumé
Identifying field measures to estimate backpack load-carriage work intensity in elite soldiers is of interest to the military. This study developed rating of perceived exertion (RPE) and heart rate models to define metabolic workload for a backpack load-carriage task valid for a population of elite soldiers using serial data. Male soldiers (n = 18) from the British Parachute or Special Air Service Regiment completed an incremental treadmill walking and (or) running protocol while carrying a 20-kg backpack. Heart rate, RPE, and oxygen uptake were recorded at each incremental stage of the protocol. Linear mixed models were used to model the RPE and heart rate data in the metric of measured peak oxygen uptake. Workload was accurately estimated using RPE alone (SE = 6.03), percentage of estimated maximum heart rate (%E-MHR) (SE = 6.9), and percentage of measured maximum heart rate (%M-MHR) (SE = 4.9). Combining RPE and %E-MHR resulted in a field measure with an accuracy (SE = 4.9) equivalent to the %M-MHR model. We conclude that RPE, %E-MHR, and %M-MHR provide accurate field-based proxy measures of metabolic workload in elite British soldiers performing a backpack load-carriage task. The model is accurate for the metabolic range measured by these serial data for the backpack load-carriage task.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».