Physiological and Psychological Adaptations of Trained Cyclists to Spring Cycling Camps
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of our study was to assess physiological adaptations and measure mood outcomes following a cycling training camp in competitive athletes. Fourteen competitive athletes (8 males, 6 females) performed 2 incremental tests to exhaustion before and after a training camp. Volume and intensity (load) of the training regimen were recorded. Submaximal and maximal metabolic data were analysed, as well as economy variables (gross mechanical efficiency and cycling economy). Skeletal muscle adaptations were assessed using near infrared spectroscopy (NIRS). For both genders (n = 14), peak power output, peak power output-W/kg ratio and peak power output-B[La] were significantly increased (p < 0.05) after the cycling training camp (p < 0.05). Significant increases occurred for gross mechanical efficiency measured at the lactate threshold (+4.9%) and at the same precamp lactate threshold power output (+2.9%). At the lactate threshold and Post Camp Lactate Threshold Power, cycling economy increased by 5.2 and 2.9%, respectively (p < 0.05). These power measurements were significantly correlated with individual fluctuations in deoxyhaemoglobin in the vastus lateralis for male cyclists only. Profile of Mood State questionnaire results showed that subcategories "Tension-Anxiety", "Confusion", "Fatigue" and "Total Global Score" significantly decreased after the training camp. Cycling training camps were associated with positive adaptations (increased cycling economy, gross mechanical efficiency and power output) as well as some mental benefits. This indicates that despite some significant physiological adaptations participants probably did not overreach during their CTC.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».