Mechanical Efficiency of Treadmill Running Exercise: Effect of Anaerobic-Energy Contribution at Various Speeds
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Mechanical efficiency (ME) describes the ratio between mechanical (PMECH) and metabolic (PMET) power. The purpose of the study was to include an estimation of anaerobic energy expenditure (AnE) into the quantification of PMET using the accumulated oxygen deficit (AOD) and to examine its effect on the value of ME in treadmill running at submaximal, maximal, and supramaximal running speeds. METHODS: Participants (N = 11) underwent a graded maximal exercise test to determine velocity at peak oxygen uptake (vVO2peak). On 4 separate occasions, subjects ran for 6 min at speeds corresponding to 50%, 70%, 90%, and 110% of vVO2peak. During each testing session, PMET was measured from pulmonary oxygen uptake (VO2p) using open-circuit spirometry and was quantified in 2 ways: from VO2p and an estimate of AnE (from the AOD method) and from VO2p only. PMECH was determined from kinematic analyses. RESULTS: ME at 50%, 70%, 90%, and 110% of vVO2peak was 59.9% ± 11.9%, 55.4% ± 12.2%, 51.5% ± 6.8%, and 52.9% ± 7.5%, respectively, when AnE was included in the calculation of PMET. The exclusion of AnE yielded significantly greater values of ME at all speeds: 62.9% ± 11.4%, 62.4% ± 12.6%, 55.1% ± 6.2%, and 64.2% ± 8.4%; P = .001 (for 50%, 70%, 90%, and 110% of vVO2peak, respectively). CONCLUSIONS: The data suggest that an estimate of AnE should be considered in the computation of PMET when determining ME of treadmill running, as its exclusion leads to overestimations of ME values.
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.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».