Identification of critical intensity from a single lactate measure during a 3-min, submaximal cycle-ergometer test
Notice bibliographique
Résumé
We tested the hypothesis that critical intensity in cycling can be determined from a single delta blood lactate in the third minute of a submaximal cycle ergometer trial. Fourteen healthy young men performed four to six constant-power-output trials on a cycle ergometer to the limit of tolerance. Critical intensity was calculated via a linear model and subsequently validated. Lactate was measured at baseline and at 3 min from exercise onset. Delta lactate was the difference between these measures. Based on individual trials, we obtained the delta lactate–% validated critical intensity relationship and thereafter an estimate of critical intensity was computed. Validated and estimated critical intensity were compared by effects sizes, paired-sample t-test and Bland–Altman analysis. Delta lactate was a linear function of the intensity of exercise, expressed as % validated critical intensity (R2 = 0.89). Estimated critical intensity was not different from (d = 0.03, P = 0.98) and highly correlated with (R2 = 0.88) validated critical intensity. The bias between measures was 0.03 W (≠0) with a precision of 7 W. The results suggest that critical intensity in cycling can be accurately and precisely determined from delta lactate during a sub-maximal trial and so provides a practical and valid alternative to direct determination.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».