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Enregistrement W2168222263 · doi:10.1080/026404100365144

Acute effects of intense interval training on running mechanics

2000· article· en· W2168222263 sur OpenAlexaff
Margaret H. Collins, David J. Pearsall, Gerald S. Zavorsky, Hamid Bateni, R. Turcotte, David Montgomery

Notice bibliographique

RevueJournal of Sports Sciences · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRunning economyKinematicsMathematicsInterval (graph theory)Animal scienceSimulationPhysicsCombinatoricsMedicineComputer scienceVO2 maxHeart rateInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aims of this study were to determine if there are significant kinematic changes in running pattern after intense interval workouts, whether duration of recovery affects running kinematics, and whether changes in running economy are related to changes in running kinematics. Seven highly trained male endurance runners (VO2max = 72.3+/-3.3 ml x kg(-1) x min(-1); mean +/- s) performed three interval running workouts of 10 x 400 m at a speed of 5.94+/-0.19 m x s(-1) (356+/-11.2 m x min(-1)) with a minimum of 4 days recovery between runs. Recovery of 60, 120 or 180 s between each 400 m repetition was assigned at random. Before and after each workout, running economy and several kinematic variables were measured at speeds of 3.33 and 4.47 m x s(-1) (200 and 268 m x min(-1)). Speed was found to have a significant effect on shank angle, knee velocity and stride length (P < 0.05). Correlations between changes pre- and post-test for VO2 (ml x kg(-1) x min(-1)) and several kinematic variables were not significant (P > 0.05) at both speeds. In general, duration of recovery was not found to adversely affect running economy or the kinematic variables assessed, possibly because of intra-individual adaptations to fatigue.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,790
Score d'incertitude au seuil0,295

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, 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

Citations37
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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