Energy Systems and Performance Endurance in Cyclists According to the Type of Course
Notice bibliographique
Résumé
Research has shown a significant positive contribution of the anaerobic system on endurance performance in 5 and 10 km running race. However, this has not yet been verified in cycling with longer periods of exercise on different types of course. PURPOSE: To determine the contribution of the anaerobic system and other energy systems on a simulated 28 km road cycling flat course compared to a 20 km uphill course. METHODS: Ten (10) cyclists completed a peak aerobic power test, a 3-min all-out test to measure critical power (CP), peak power (PP), anaerobic capacity (W’), and finally 2 simulated isoenergetic time-trials on a flat course of 28 km and the other an uphill 20 km (442.1 m vertical gain). The route for both courses were similarly composed of 5 isoenergetic laps (4 km vs. 5.6 km) performed on a Computrainer. RESULTS: W’ and PP were inversely correlated with the relative average power (PMr-20 km) (W’ : r = -0.64, p<0.01; PP : r = -0.73, p0.05 for flat vs. ascending), but anaerobic work (Wana) during the uphill 20 km was higher than in the flat 28 km (18.53±10.02 vs. 7.91±4.55 kJ, p<0.001). However, the aerobic work (Wae) in the 20 km was lower than during the 28 km (632.37±57.42 vs. 690.22±57.40 kJ, p<0.05). Kinetics of PMr-20 km and of PM-28 km showed a parabolic performance strategy on both courses (F (1, 9) = 22.08, p<0.01; F (1, 9) = 42.03, p<0.01). CONCLUSION: Anaerobic metabolism contributed to a higher proportion in the cycling ascending time trial. The course characteristics may influence the recruitment energy systems with a same energy expenditure.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».