Does blood lactate predict the chronic adaptive response to training: A comparison of traditional and talk test prescription methods
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to test the hypotheses (i) that interindividual variability in acute blood lactate responses during exercise at 65% of peak work rate (WRpeak; relative WRpeak protocol (REL)) will predict variability in the chronic responses to exercise training and (ii) that exercising at an intensity that causes uncomfortable speech production (negative talk test (TT) stage (NEG)) elicits high acute blood lactate responses and large adaptations to training. Twenty-eight participants completed 4 weeks of exercise training consisting of REL (n = 14) or NEG (TT, n = 14). Fifteen additional participants were assigned to a no-exercise control group (n = 15). In REL, acute blood lactate responses during the first training session significantly predicted changes in peak oxygen consumption (r = 0.69) after training. TT resulted in consistently high acute blood lactate responses. REL and TT improved (p < 0.05) peak oxygen consumption, WRpeak, and work rate at the onset of blood lactate accumulation (WROBLA). Despite nonsignificance, small to medium between-group effect sizes for changes in peak oxygen consumption, WRpeak, and WROBLA and a higher work rate, heart rate, rating of perceived exertion, and blood lactate during training at NEG support the potential superiority of TT over REL. When exercise is prescribed using a traditional method (a fixed percentage of WRpeak; REL), acute metabolic stress may partly explain the variance in the adaptations to training. In addition, TT elicited significant increases in peak oxygen consumption, WRpeak, and WROBLA, and although our small sample size limits our ability to confidently compare training adaptations between groups, our preliminary results suggest that future investigations with larger sample sizes should assess the potential superiority of TT over REL.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».