Effects of submaximal and supramaximal interval training on determinants of endurance performance in endurance athletes
Notice bibliographique
Résumé
We compared the effects of submaximal and supramaximal cycling interval training on determinants of exercise performance in moderately endurance‐trained men. Maximal oxygen consumption ( VO 2max ), peak power output (P peak ), and peak and mean anaerobic power were measured before and after 6 weeks (3 sessions/week) of submaximal (85% maximal aerobic power [ MP ], HIIT 85 , n = 8) or supramaximal (115% MP , HIIT 115 , n = 9) interval training to exhaustion in moderately endurance‐trained men. High‐intensity training volume was 47% lower in HIIT 115 vs HIIT 85 (304 ± 77 vs 571 ± 200 min; P < 0.01). Exercise training was generally associated with increased VO 2max ( HIIT 85 : +3.3 ± 3.1 mL/kg/min; HIIT 115 : +3.3 ± 3.6 ml/kg/min; Time effect P = 0.002; Group effect: P = 0.95), P peak ( HIIT 85 : +18 ± 9 W; HIIT 115 : +16 ± 27 W; Time effect P = 0.045; Group effect: P = 0.49), and mean anaerobic power ( HIIT 85 : +0.42 ± 0.69 W/kg; HIIT 115 : +0.55 ± 0.65 W/kg; Time effect P = 0.01; Group effect: P = 0.18). Six weeks of submaximal and supramaximal interval training performed to exhaustion seems to equally improve VO 2max and anaerobic power in endurance‐trained men, despite half the accumulated time spent at the target intensity.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».