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Enregistrement W2316347320 · doi:10.1249/01.mss.0000402988.49948.69

Pre-season Improvements In Economy, Cardiorespiratory Function And Strength Exhibited In An Elite Multi-sport Endurance Athlete

2011· article· en· W2316347320 sur OpenAlexaff
Kathryn L. Stone, John M. Barden, Michael D. Kennedy, Robert Kell

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRunning economyCardiorespiratory fitnessVO2 maxPhysical therapyAthletesMedicineEndurance trainingPlyometricsMathematicsAnimal scienceHeart rateInternal medicineBlood pressureBiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many physiological measures can be used to monitor training of endurance athletes. These measures range from maximal oxygen uptake (VO2max) to economy of movement. We used a variety markers to monitor changes in physiological function in an elite (e.g., World University Games) college female athlete competing since 2007 in cross-country (xc-) running, xc-skiing and biathlon. We monitored a variety of physiological variables in a female endurance athlete from the start of off-season (OS) to the conclusion of pre-Season (PS). PURPOSE: To measure changes in running economy, cardiorespiratory function and strength through 5 months of training. METHODS: Participant, one female college multi-sport endurance athlete. Training took place from OS through PS 5-7 days/week with a regimen of running, roller-skiing, cycling, weight lifting, and plyometrics. Testing began at the start of OS (May 10) concluding at the end of PS (Sept. 10). Tests included: maximal exercise variables (e.g., VO2max); morning, submaximal, and maximum HRs; running economy; and upper and lower body strength. RESULTS: The following changes from OS to the end of PS were noted: body weight (-0.18%), morning HR (0.0), VO2max absolute (+3.4%) and relative (+3.5%), VE (+4.2%), HRmax (-1.1), leg press (+11.1), and bench press (+23.8%). HRs (±beats/min) were reduced during and following (Rec) a 1-mile run test at 7.5 miles/hr (0.5 mile=-7, 1 mile=-10, 1 min Rec=-18, 3 min Rec=-8, 5 min Rec=-6). See Table 1 - running economy. CONCLUSION: Large improvements occurred from OS to the end of PS in this elite multi-sport endurance athlete, with the most important changes being running economy and strength.Table 1: Oxygen consumption (VO2 mL/kg/min) at submaximal running speeds.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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