Swimming performances in long distance open-water events with and without wetsuit
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Existing literature showed improved swimming performances for swimmers wearing wetsuits competing under standardized conditions in races held in pools on short to middle distances. Data about the influence of wetsuits on swimming performances in long and ultra-long open-water swimming races are missing. It is unknown whether the benefit of wearing wetsuits is comparable in men and women. The aim of this study was to investigate the influence of wearing a wetsuit on open-water swimming performances at the 26.4 km 'Marathon Swim in Lake Zurich' in Lake Zurich, Switzerland, and the 3.8 km Lake Ontario Swim Team-Race (LOST-Race) in Lake Ontario, Canada. METHODS: Race times of the fastest female and male swimmers competing with and without wetsuit were compared using multi-level regression analyses and analysis of variance. RESULTS: In the 'Marathon Swim' in Lake Zurich, wearing a wetsuit had no effect on race time regarding the gender where athletes wearing a wetsuit were not faster than athletes without wetsuit. However, the ten fastest men wearing a wetsuit (410.6 ± 26.7 min) were faster (32.7%, p < 0.01) than the ten fastest women without wetsuit (544.9 ± 81.3 min). In the 'LOST-Race', the top ten men wearing a wetsuit (51.7 ± 2.5 min) were faster (13.2%, p < 0.01) than the top ten women wearing a wetsuit (58.5 ± 3.2 min). Additionally, the top ten men without wetsuit (52.1 ± 2.4 min) were faster (19.6%, p < 0.01) than the top ten women without wetsuit (62.3 ± 2.5 min). The top ten women wearing a wetsuit (58.5 ± 3.2 min) were faster (6.5%, p < 0.01) than top ten women without a wetsuit (62.3 ± 25 min). CONCLUSIONS: These results suggest that wearing a wetsuit had a positive influence on swimming speed for both women and men but the benefit of the use of wetsuits seemed to depend on additional factors (i.e. race distance). Women seemed to benefit more from wearing wetsuits than men in longer open-water ultra-distance swimming races.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».