Whole-body active warm-up and inspiratory muscle warm-up do not improve running performance when carrying thoracic loads
Notice bibliographique
Résumé
Whole-body active warm-ups (AWU) and inspiratory muscle warm-up (IMW) prior to exercise improves performance on some endurance exercise tasks. This study investigated the effects of AWU with and without IMW upon 2.4-km running time-trial performance while carrying a 25-kg backpack, a common task and backpack load in physically demanding occupations. Participants (n = 9) performed five 2.4-km running time-trials with a 25-kg thoracic load preceded in random order by (i) IMW comprising 2 × 30 inspiratory efforts against a pressure-threshold load of 40% maximal inspiratory pressure (P I max ), (ii) 10-min unloaded running (AWU) at lactate turnpoint (10.33 ± 1.58 km·h −1 ), (iii) placebo IMW (PLA) comprising 5-min breathing using a sham device, (iv) AWU+IMW, and (v) AWU+PLA. Pooled baseline P I max was similar between trials and increased by 7% and 6% following IMW and AWU+IMW (P < 0.05). Relative to baseline, pooled P I max was reduced by 9% after the time-trial, which was not different between trials (P > 0.05). Time-trial performance was not different between any trials. Whole-body AWU and IMW performed alone or combination have no ergogenic effect upon high-intensity, short-duration performance when carrying a 25-kg load in a backpack.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».