Description of training loads using whole-body exercise during high-intensity interval training
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe external training load and internal training load through sets of a single session of high-intensity interval training (HIIT) body work. METHODS: Twenty male individuals (24±3 years) performed a HIIT body work protocol consisting of a single bout of exercise with 1:1 stimuli. The exercises used were 30 min in duration with "all-out" intensity. The exercises included jumping jacks, mountain climbers, burpees and squat jumps, totaling 20 min of exercise. During exercise, total movement capacity, blood lactate measurement, ratings of perceived exertion and recovery, training load and intensity were monitored. RESULTS: The single bout examined showed a total of 382±89 movements. Differences (p<0.01) in the total amount of movement for each exercise were noted, reflecting the difficulty of maintaining exercise over time. Increases in lactate concentrations (before: 0.98±0.16, after: 14.10±1.66; mmol/L) were found postexercise. Significant differences (p<0.01) were found after the fifth set, and the values for movement capacity remained higher than the values of the first set, demonstrating high load in a single session. No differences in ratings of perceived exertion (RPE) during the sets were found. However, the ratings of perceived recuperation from the second set were significantly (p<0.01) lower than those from the first set. CONCLUSIONS: The exercise protocol used in this study was of high intensity and produced large values for stress during performance, with increases recorded for the internal load indicators.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».