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Enregistrement W2808178253 · doi:10.1519/jsc.0000000000002650

An Assessment of Running Power as a Training Metric for Elite and Recreational Runners

2018· article· en· W2808178253 sur OpenAlexaff
Rachel Aubry, Geoff A. Power, Jamie F. Burr

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Strength and Conditioning Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCadenceMetric (unit)TreadmillSimulationPopulationMathematicsPower (physics)StatisticsComputer sciencePhysical therapyEnvironmental sciencePhysical medicine and rehabilitationEngineeringPhysicsOperations managementMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aubry, RL, Power, GA, and Burr, JF. An assessment of running power as a training metric for elite and recreational runners. J Strength Cond Res 32(8): 2258-2264, 2018-Power, as a testing and training metric to quantify effort, is well accepted in cycling, but is not commonly used in running to quantify effort or performance. This study sought to investigate a novel training tool, the Stryd Running Power Meter, and the applicability of running power (and its individually calculated run mechanics) to be a useful surrogate of metabolic demand (V[Combining Dot Above]O2), across different running surfaces, within different caliber runners. Recreational (n = 13) and elite (n = 11) runners completed a test assessing V[Combining Dot Above]O2 at 3 different paces, while wearing a Stryd Power Meter on both an indoor treadmill and an outdoor track, to investigate relationships between estimated running power and metabolic demand. A weak but significant relationship was found between running power and V[Combining Dot Above]O2 considering all participants as a homogenous group (r = 0.29); however, when assessing each population individually, no significant relationship was found. Examination of the individual mechanical components of power revealed that a correlative decrease in V[Combining Dot Above]O2 representing improved efficiency was associated with decreased ground contact time (r = 0.56), vertical oscillation (r = 0.46), and cadence (r = 0.37) on the treadmill in the recreational group only. Although metabolic demand differed significantly between surfaces at most speeds, run power did not accurately reflect differences in metabolic cost between the 2 surfaces. Running power, calculated via the Stryd Power Meter, is not sufficiently accurate as a surrogate of metabolic demand, particularly in the elite population. However, in a recreational population, this training tool could be useful for feedback on several running dynamics known to influence running economy.

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 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)0,003
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 enseignants0,319
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,382 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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