Maximal accumulated oxygen deficit in running and cycling
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to compare values of maximal accumulated oxygen deficit (MAOD; a measure of anaerobic capacity) in running and cycling. Twenty-seven women and 25 men performed exhaustive treadmill and cycle ergometer tests of ∼3 min, ∼5 min, and ∼7 min duration. Oxygen demands were estimated assuming a linear relationship between demand and intensity and also using upwardly curvilinear relationships. When oxygen demand was estimated using speed (with exponent 1.05), values for MAOD for the three running tests were virtually identical; the mean of the three values was 78 ± 7 mL·kg⁻¹. Use of an oxygen demand that was estimated using work rate (with exponent 1.00) generated the most similar values for MAOD from the three cycling tests (mean of 59 ± 6 mL·kg⁻¹). Consistent with the higher (p < 0.05) MAOD in running, peak post-exercise blood lactate concentrations were also higher (p < 0.05) in running (13.9 ± 2.2 mmol·L⁻¹) than in cycling (12.6 ± 2.4 mmol·L⁻¹). The results suggest that the relationship between oxygen demand and running speed is upwardly curvilinear for the speeds used to measure MAOD; the relationship between demand and cycle ergometer work rate is linear; MAOD is greater in running than in cycling.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».