Objective and subjective analysis of the training content in young cyclists
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to analyse the objective and subjective training for young cyclists that is prescribed by their coaches. Seven cyclists performed an incremental exercise to exhaustion before and after 14 weeks of training using an incremental test to determine their maximal oxygen uptake (VO(2) (max)), the velocity associated with VO(2) (max) (vVO(2) (max)), and the velocity associated with the ventilatory threshold (vVT). Cyclists completed a training record with the actual content and the perceived exertion of each training session during these 14 weeks. We have focused on the actual content of the training prescribed by the coaches. Analysis of the content of each session allowed us to calculate the objective training load (volume at different intensities) and to determine the subjective training load from perceived exertion ratings (training load, monotony, strain, and fitness-fatigue). The results showed that cyclists were training at a relatively low intensity and that training rating of perceived exhaustion was weak. Moreover, after 14 weeks of training, VO2 max did not change whereas vVO(2) (max) and vVT increased significantly. Therefore, a discrepancy may exist between what is perceived during training and the effects of training. Consequently, objective and subjective indices collected from training books provided useful information supplementary to that recorded from the physiological indices alone.
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 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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».