Muscle cellular properties in the ice hockey player: a model for investigating overtraining?
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we hypothesized that athletes involved in 5-6 months of sprint-type training would display higher levels of proteins and processes involved in muscle energy supply and utilization. Tissue was sampled from the vastus lateralis of 13 elite ice hockey players (peak oxygen consumption = 51.8 ± 1.3 mL·kg(-1)·min(-1); mean ± standard error) at the end of a season (POST) and compared with samples from 8 controls (peak oxygen consumption = 45.5 ± 1.4 mL·kg(-1)·min(-1)) (CON). Compared with CON, higher activities were observed in POST (p < 0.05) only for succinic dehydrogenase (3.32 ± 0.16 mol·(mg protein)(-1)·min(-1) vs. 4.10 ± 0.11 mol·(mg protein)(-1)·min(-1)) and hexokinase (0.73 ± 0.05 mol·(mg protein)(-1)·min(-1) vs. 0.90 ± 0.05mol·(mg protein)(-1)·min(-1)) but not for phosphorylase, phosphofructokinase, and creatine phosphokinase. No differences were found in Na(+),K(+)-ATPase concentration (β(max): 262 ± 36 pmol·(g wet weight)(-1) vs. 275 ± 27 pmol·(g wet weight)(-1)) and the maximal activity of the sarcoplasmic reticulum Ca(2+)-ATPase (98.1 ± 6.1 µmol·(g protein)(-1)·min(-1) vs. 102 ± 3.3 µmol·(g protein)(-1)·min(-1)). Cross-sectional area was lower (p < 0.05) in POST but only for the type IIA fibres (6312 ± 684 μm(2) vs. 5512 ± 335 μm(2)), while the number of capillary counts per fibre and the capillary to fibre area ratio were generally higher (p < 0.05). These findings suggest that elite trained ice hockey players display elevations only in support of glucose-based aerobic metabolism that occur in the absence of alterations in excitation-contraction processes.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».