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Enregistrement W2907191906 · doi:10.1080/17461391.2018.1560506

Optimizing recovery to support multi‐evening cycling competition performance

2018· review· en· W2907191906 sur OpenAlexaff
Normand A. Richard, Michael S. Koehle

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Sport Science · 2018
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMinistry of Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEveningCyclingPhysical medicine and rehabilitationMedicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Road criterium and track bicycle racing occur at high speeds, demand repeated high power outputs, last 10-90 min, and offer little chance for recovery after the event. Consecutive evenings of criterium and track racing are respectively known as speed-week or six-day events and take place in evening hours over the course of a week. Given the schedule and timing of these competitions, return to homeostasis can be compromised. No recommendations exist on how to optimize recovery for cyclists participating in these types of repeated evening competitions. Criterium and track cyclists spend considerable time, near and above the individual lactate threshold and therefore mostly utilize carbohydrate as their chief energy substrate. Henceforth, pre - and post-race nutrition and hydration is examined and recommendations are brought forward for carbohydrate, protein, and fluid intake. As evening high-intensity exercise perturbs sleep, strategies to optimize sleep are discussed and recommendations for an optimal sleep environment are given. Active recovery is examined, and the benefits of a short duration low intensity exercise reviewed. Passive recovery methods such as compression garments and cold water immersion are recommended, while evidence for massage, pneumatic compression devices, and neuromuscular electrical stimulation is still lacking. Optimizing recovery strategies will facilitate a return to the resting state following strenuous night competition.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,790

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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