The Training of Olympic Alpine Ski Racers
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Alpine combined was the only alpine ski racing event at the first Winter Olympic Games in 1936, but since then, slalom, giant slalom, super-G, downhill, and team events have also become Olympic events. Substantial improvements in slope preparation, design of courses, equipment, and the skills of Olympic alpine skiers have all helped this sport attain its present significance. Improved snow preparation has resulted in harder surfaces and improved equipment allows a more direct interaction between the skier and snow. At the same time, courses have become more challenging, with technical disciplines requiring more pronounced patterns of loading - unloading, with greater ground reaction forces. Athletes have adapted their training to meet these new demands, but little is presently known about these adaptations. Here, we describe how Olympic athletes from four of the major alpine ski racing nations prepared for the Olympic Games in South Korea in 2018. This overview describes their typical exercise programs with respect to physical conditioning, ski training and periodization, based on interviews with the coaching staff. Alpine ski racing requires mastery of a broad spectrum of physical, technical, mental, and social skills. We describe how athletes and teams deal with the multifactorial nature of the training required. Special emphasis is placed on sport-specific aspects, such as the combination of stimuli that interfere with training, training with chronic injury, training at altitude and in cold regions, the efficiency and effectiveness of ski training and testing, logistic challenges and their effects on fatigue, including the stress of frequent traveling. Our overall goal was to present as complete a picture of the training undertaken by Olympic alpine skiers as possible and on the basis of these findings propose how training for alpine ski racing might be improved.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle