Comparing the lactate and EMG thresholds of recreational cyclists during incremental pedaling exercise
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to determine the validity of using the electromyography (EMG) signal as a noninvasive method of estimating the lactate threshold (LT) power output in recreational cyclists. Using an electromagnetic bicycle ergometer and constant pedaling cadence of 80 rpm, 24 recreational cyclists performed an incremental exercise protocol that consisted of stepwise increases in power output of 25 W every 3 min until exhaustion. The EMG signal was recorded from the right vastus lateralis (VL) and right rectus femoris (RF) throughout the test. Blood samples were taken from the fingertip every 3 min. The LT was determined by examining the relation between the lactate concentration and the power output using a log-log transformation model. The root mean square (RMS) value from the EMG signal was calculated for every 1-second non-superimposing window. Sets of pairs of straight regression lines were plotted and the corresponding determination coefficients (R(2)) were calculated. The intersection point of the pair of lines with the highest R(2) product was chosen to represent the EMG threshold (EMGT). The results showed that the correlation coefficients (r) between EMGT and LT were significant (p < 0.01) and high for the VL (r = 0.826) and RF (r = 0.872). The RF and VL muscles showed similar behavior during the maximal incremental test and the EMGT and LT power output were equivalent for both muscles. The validity of using EMG to estimate the LT power output in recreational cyclists was confirmed.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».