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Enregistrement W2589267665 · doi:10.1080/0361073x.2017.1276378

Aging and Half-Ironman Performance

2017· article· en· W2589267665 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueExperimental Aging Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésContext (archaeology)CohortDemographyChampionshipCyclingLongitudinal studyGerontologyMedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Study Context: Previous research on triathlon performance analyzed age trends for the Top Ten or Top Five finishers in world championship or national races at Olympic, Half-Ironman, and Ironman distances. The findings indicated higher age declines and/or earlier onset of decline in swimming and running than cycling. However, the designs of those studies took no account of possible differences between cross-sectional and longitudinal trends (i.e., cohort differences versus age changes). METHODS: This study analyzed performance times over the inaugural 5 years of the Half-Ironman world championship held in Clearwater, Florida, from 2006 to 2010. Only one previous study is known that examined age trends in performance for this triathlon distance. The data from the official race results showed 5549 age class competitors that provided 6541 sets of observations. Analyses by mixed linear modeling (MLM) partitioned the data to compare discrete and interactive cross-sectional and longitudinal trends for swimming, cycling, and running, respectively. RESULTS: The findings showed an historical decrease in cycling and running but not swimming times. Performance times were lower by men than women, with the gender discrepancy higher in some older age classes. Comparable to earlier findings for the Half-Ironman triathlon, cross-sectional performance decline was apparent for all triathlon activities from an early cohort age (i.e., 35-39 years). Although longitudinal trend showed significant gains for swimming, running, and overall times, interactions between cohort age and age change showed longitudinal decline that began at a younger cohort age for running (35-39 years) than swimming (50-55 years), but the interaction was nonsignificant for cycling. These interactions add to the knowledge about cohort differences and age changes in triathlon performance. CONCLUSIONS: Practical applications of the findings suggest that conservation of effort might explain the absence of longitudinal change in cycling performance at older cohort ages. The authors reason that increased effort in cycling might benefit overall times of older triathletes.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,325 · 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