Pacing and predictors of performance during cross-country skiing races: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cross-country skiing (XCS) racing, a popular international winter sport, is complex and challenging from physical, technical, and tactical perspectives. Despite the vast amount of research focusing on this sport, no review has yet addressed the pacing strategies of elite XCS racers or the factors that influence their performance. The aim was to review the scientific literature in an attempt to determine the effects of pacing strategy on the performance of elite XCS racers. METHODS: Four electronic databases were searched using relevant subject headings and keywords. Only original research articles published in peer-reviewed journals and the English language and addressing performance, biomechanics, physiology, and anthropometry of XCS racers were reviewed. RESULTS: All 27 included articles applied correlative designs to study the effectiveness of different pacing strategies. None of the articles involved the use of an experimental design. Furthermore, potential changes in external conditions (e.g., weather, ski properties) were not taken into consideration. A comparable number of studies focused on the skating or classical technique. In most cases, positive pacing was observed, with certain indications that higher-level athletes and those with more endurance and strength utilized a more even pacing strategy. The ability to achieve and maintain a long cycle length on all types of terrain was an important determinant of performance in all of the included studies, which was not the case for cycle rate. In general, uphill performance was closely related to overall race performance, with uphill performance being most closely correlated to the success of female skiers and performance on flat terrain being more important for male skiers. Moreover, pacing was coupled to the selection and distribution of technique during a race, with faster skiers employing more double poling and kick double poling, less diagonal stride, and more V2 (double dance) than V1 (single dance) skating across a race. CONCLUSION: We propose that skiers at all levels can improve their performance with more specific training in techniques (i.e., maintaining long cycles without compromising cycle rate and selecting appropriate techniques) in combination with training for endurance and more strength. Furthermore, we would advise less experienced skiers and/or those with lower levels of performance to apply a more even pacing strategy rather than a positive one (i.e., starting the race too fast).
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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 | 0,005 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».