METABOLIC DEMAND OF LEG DRIVE IN OUTRIGGER CANOE PADDLERS
Notice bibliographique
Résumé
Leg drive is encouraged in paddling to increase power per stroke. When involving additional muscle mass during exercise, it can be expected that the metabolic demand would also increase. PURPOSE: to investigate the metabolic demand of paddling with and without leg drive compared to whole-body exercise in trained and untrained individuals. METHODS: Treadmill (TM) and paddling ergometer with leg drive (PEL) and with no leg drive (PENL) incremental testing to fatigue was recorded in 22 healthy male subjects. Eleven experienced outrigger canoeists (P) (age = 35.64 ± 5.66 yrs, ht = 179.16 ± 3.81 cm, wt = 84.39 ± 9.23 kg) and eleven matched controls (C) (age = 36.45 ± 5.66 yrs, ht = 178.85 ± 4.07 cm, wt = 83.95 ± 8.32 kg) participated. Metabolic variables were monitored using a portable metabolic system. RESULTS: Oxygen consumption of the paddlers was significantly increased with the addition of leg drive during maximal exercise on the paddling ergometer (PEL = 3.88 ± 0.53, PENL = 3.23 ± 0.47 L/min) (p < 0.01). Paddlers also attained a higher percentage (14.58% higher than controls) of treadmill VO2max when using leg drive. Furthermore, the paddling group was able to reach higher percentages of treadmill VO2max during paddling tests both with legs (P = 85.05 ± 7.82 vs. C = 67.52 ± 4.58) and without legs (P = 70.47 ± 5.47 vs. C = 61.79 ± 4.16) when compared to the control group (p < 0.01). Maximal minute ventilation (VE) was not significantly different between tests for the paddlers (TM = 149.97 ± 13.90, PEL = 151.91 ± 17.30, PENL = 141.41 ± 20.60 L/min). However, controls attained a significantly higher VEmax during TM (131.43 ± 16.99 L/min) when compared to PEL (110.18 ± 15.20 L/min) and PENL (104.22 ± 14.08 L/min) (p < 0.01). With leg drive (PEL) paddlers were able to achieve similar maximal heart rate (HR) values to the TM, while HRmax for PENL was significantly lower (TM = 183.36 ± 11.38, PEL = 175.73 ± 9.39, PENL = 171.27 ± 11.46 bpm) (p < 0.01). Treadmill HRmax (187.64 ± 12.68 bpm) in controls was significantly higher than both PEL (172.36 ± 13.34 bpm and PENL (73.82 ± 11.12 bpm) (p < 0.01). CONCLUSION: These results suggest that leg drive does significantly contribute to the metabolic demand of paddling in outrigger canoeists. Supported by the BC Sports Medicine Research Foundation
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».