Contribution of muscular strength in cardiorespiratory fitness tests.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Reports from laboratory-based studies have revealed a relationship between resistance training and endurance performance in both trained and untrained individuals. The purpose of the present study was to investigate the contribution of lower extremity muscular strength levels in performing cardiorespiratory fitness tests in laboratory, as well as field-based settings. METHODS: Within 2 weeks 38 healthy males (age 21.6+/-2.5 years, body mass index--BMI--24.4+/-2.2) performed three maximal oxygen uptake (VO(2max)) assessments using the 20 m multistage shuttle run test (MSR), the 20 m square shuttle run test (SSR), and a maximal treadmill test (MT) to exhaustion. Data were also obtained from knee flexion and extension isokinetic dynamometry at 60 degrees xs(-1). RESULTS: MSR performance correlated with the peak torque generated from both legs at r=0.63 (P<0.001). The equivalent for SSR was significant at r=0.44 (P<0.05), while MT demonstrated a non-significant positive correlation coefficient (r=0.34, P>0.05). Stepwise regression analyses revealed that the inclusion of leg strength parameters increased the coefficient of determination by 9% (P<0.001) and 4% (P<0.05) in the MSR and SSR, respectively. The MT model was not significantly associated with any of the isokinetic indices studied. CONCLUSIONS: Although moderately significant, the present coefficients suggest that performance in the present field-based cardiorespiratory fitness tasks is affected to a certain extent by lower extremity muscular strength. The latter also demonstrates a positive relationship with laboratory-based performance.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».