Interval training at 95% and 100% of the velocity at <i>V</i>O<sub>2 max</sub>: effects on aerobic physiological indexes and running performance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to analyze the effect of two different high-intensity interval training (HIT) programs on selected aerobic physiological indices and 1500 and 5000 m running performance in well-trained runners. The following tests were completed (n=17): (i) incremental treadmill test to determine maximal oxygen uptake (VO2 max), running velocity associated with VO2 max (vVO2 max), and the velocity corresponding to 3.5 mmol/L of blood lactate concentration (vOBLA); (ii) submaximal constant-intensity test to determine running economy (RE); and (iii) 1500 and 5000 m time trials on a 400 m track. Runners were then randomized into 95% vVO2 max or 100% vVO2 max groups, and undertook a 4 week training program consisting of 2 HIT sessions (performed at 95% or 100% vVO2 max, respectively) and 4 submaximal run sessions per week. Runners were retested on all parameters at the completion of the training program. The VO2 max values were not different after training for both groups. There was a significant increase in post-training vVO2 max, RE, and 1500 m running performance in the 100% vVO2 max group. The vOBLA and 5000 m running performance were significantly higher after the training period for both groups. We conclude that vOBLA and 5000 m running performance can be significantly improved in well-trained runners using a 4 week training program consisting of 2 HIT sessions (performed at 95% or 100% vVO2 max) and 4 submaximal run sessions per week. However, the improvement in vVO2 max, RE, and 1500 m running performance seems to be dependent on the HIT program at 100% vVO2 max.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle