Peaking for optimal performance: Research limitations and future directions
Notice bibliographique
Résumé
A key element of the physical preparation of athletes is the taper period in the weeks immediately preceding competition. Existing research has defined the taper, identified various forms used in contemporary sport, and examined the prescription of training volume, load, intensity, duration, and type (progressive or step). Current limitations include: the lack of studies on team, combative, racquet, and precision (target) sports; the relatively small number of randomized controlled trials; the narrow focus on a single competition (single peak) compared with multiple peaking for weekly, multi-day or multiple events; and limited understanding of the physiological, neuromuscular, and biomechanical basis of the taper. Future research should address these limitations, together with the influence of prior training on optimal tapering strategies, and the interactions between the taper and long-haul travel, heat, and altitude. Practitioners seek information on how to prescribe tapers from season to season during an athlete's career, or a team's progression through a domestic league season, or multi-year Olympic or World Cup cycle. Practical guidelines for planning effective tapers for the Vancouver 2010 and London 2012 Olympics will evolve from both experimental investigations and modelling of successful tapers currently employed in a wide range of sports.
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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 | 0,079 | 0,144 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».