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Enregistrement W2160917259 · doi:10.1139/apnm-2015-0090

Maximal power output during incremental cycling test is dependent on the curvature constant of the power–time relationship

2015· article· en· W2160917259 sur OpenAlexvenueno aff
Kristopher Mendes de Souza, Ricardo Dantas de Lucas, Paulo Cesar do Nascimento Salvador, Luiz Guilherme Antonacci Guglielmo, Renato Aparecido Corrêa Caritá, Camila Coelho Greco, Benedito Sérgio Denadai

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyclingMathematicsVO2 maxConstant (computer programming)Power (physics)Animal scienceInternal medicinePhysicsMedicineThermodynamicsHeart rateBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to investigate whether the maximal power output (Pmax) during an incremental test was dependent on the curvature constant (W') of the power-time relationship. Thirty healthy male subjects (maximal oxygen uptake = 3.58 ± 0.40 L·min(-1)) performed a ramp incremental cycling test to determine the maximal oxygen uptake and Pmax, and 4 constant work rate tests to exhaustion to estimate 2 parameters from the modeling of the power-time relationship (i.e., critical power (CP) and W'). Afterwards, the participants were ranked according to their magnitude of W'. The median third was excluded to form a high W' group (HIGH, n = 10), and a low W' group (LOW, n = 10). Maximal oxygen uptake (3.84 ± 0.50 vs. 3.49 ± 0.37 L·min(-1)) and CP (213 ± 22 vs. 200 ± 29 W) were not significantly different between HIGH and LOW, respectively. However, Pmax was significantly greater for the HIGH (337 ± 23 W) than for the LOW (299 ± 40 W). Thus, in physically active individuals with similar aerobic parameters, W' influences the Pmax during incremental testing.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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