Using ramp-incremental <i>V</i>O<sub>2</sub> responses for constant-intensity exercise selection
Notice bibliographique
Résumé
Despite compelling evidence to the contrary, the view that oxygen uptake (V̇O2) increases linearly with exercise intensity (e.g., power output, speed) until reaching its maximum persists within the exercise physiology literature. This viewpoint implies that the V̇O2 response at any constant intensity is predictable from a ramp-incremental exercise test. However, the V̇O2 versus task-specific exercise intensity relationship constructed from ramp-incremental versus constant-intensity exercise are not equivalent preventing the use of V̇O2 responses from 1 domain to predict those of the other. Still, this “linear” translational framework continues to be adopted as the guiding principle for aerobic exercise prescription and there remains in the sport science literature a lack of understanding of how to interpret V̇O2 responses to ramp-incremental exercise and how to use those data to assign task-specific constant-intensity exercise. The objectives of this paper are to (i) review the factors that disassociate the V̇O2 versus exercise intensity relationship between ramp-incremental and constant-intensity exercise paradigms; (ii) identify when it is appropriate (or not) to use ramp V̇O2 responses to accurately assign constant-intensity exercise; and (iii) illustrate the technical and theoretical challenges with prescribing constant-intensity exercise solely on information acquired from ramp-incremental tests. Actual V̇O2 data collected during cycling exercise and V̇O2 kinetics modelling are presented to exemplify these concepts. Possible solutions to overcome these challenges are also presented to inform on appropriate intensity selection for individual-specific aerobic exercise prescription in both research and practical settings.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».