Physiological adaptations to interval training and the role of exercise intensity
Notice bibliographique
Résumé
Interval exercise typically involves repeated bouts of relatively intense exercise interspersed by short periods of recovery. A common classification scheme subdivides this method into high-intensity interval training (HIIT; 'near maximal' efforts) and sprint interval training (SIT; 'supramaximal' efforts). Both forms of interval training induce the classic physiological adaptations characteristic of moderate-intensity continuous training (MICT) such as increased aerobic capacity (V̇O2 max ) and mitochondrial content. This brief review considers the role of exercise intensity in mediating physiological adaptations to training, with a focus on the capacity for aerobic energy metabolism. With respect to skeletal muscle adaptations, cellular stress and the resultant metabolic signals for mitochondrial biogenesis depend largely on exercise intensity, with limited work suggesting that increases in mitochondrial content are superior after HIIT compared to MICT, at least when matched-work comparisons are made within the same individual. It is well established that SIT increases mitochondrial content to a similar extent to MICT despite a reduced exercise volume. At the whole-body level, V̇O2 max is generally increased more by HIIT than MICT for a given training volume, whereas SIT and MICT similarly improve V̇O2 max despite differences in training volume. There is less evidence available regarding the role of exercise intensity in mediating changes in skeletal muscle capillary density, maximum stroke volume and cardiac output, and blood volume. Furthermore, the interactions between intensity and duration and frequency have not been thoroughly explored. While interval training is clearly a potent stimulus for physiological remodelling in humans, the integrative response to this type of exercise warrants further attention, especially in comparison to traditional endurance training.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».