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Enregistrement W2325292355 · doi:10.1519/jsc.0000000000001274

Effects of Novel Supramaximal Interval Training Versus Continuous Training on Performance in Preconditioned Collegiate, National, and International Class Rowers

2015· article· en· W2325292355 sur OpenAlexaff
Sylvie D. Richer, Volker Nolte, Dan J. Bechard, Glen R. Belfry

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Strength and Conditioning Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRowingInterval trainingContinuous trainingAnimal scienceHigh-intensity interval trainingMedicineLactate thresholdVO2 maxTime trialTraining (meteorology)Physical therapyMathematicsBlood lactateHeart rateInternal medicinePhysicsBlood pressureBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This investigation compared supramaximal oxygen uptake interval training with continuous training in collegiate, national, and international class rowers. It was hypothesized that 6 supramaximal intensity sessions over 11 days would increase power on selected power measures. After 8 weeks of training for a new season, 10 heavyweight and 6 lightweight rowers were randomized into 2 groups. A ramp test to limit of tolerance to determine peak aerobic power (6 females: 25 W·min; 10 males: 30 W·min) and an all-out 3-minute test to determine peak power, 60-second power, critical power, and work above critical power (W') were performed before and after training. A supramaximal training session consisted of 10 cycles of 10-second work (140% peak aerobic power):5-second recovery followed by 8 minutes of active recovery, and repeated 6 times. The continuous group performed predominantly moderate intensity (below lactate threshold) training. All training was performed on rowing ergometers. Critical power increased pre-to-post supramaximal (Δ7%) and continuous training (Δ9%), respectively (336 ± 59W to 360 ± 59W; 290 ± 73W to 316 ± 74W; p ≤ 0.05), whereas the mean power output from all performance measures increased only after supramaximal training (Δ7%) (464 ± 158W to 496 ± 184W; p ≤ 0.05). Testing also revealed decreased W' (Δ21%) and 60-second power (Δ4%) pre-to-post continuous training only (p ≤ 0.05). No differences (p > 0.05) in peak aerobic power or peak power were observed pre-to-post training in either group. In conclusion, after an 8-week preconditioning period, supramaximal interval training preserved anaerobic capacity compared with predominantly continuous training and elicited similar increases in critical power in rowers.

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: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations11
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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