The Multimodal Nature of High-Intensity Functional Training: Potential Applications to Improve Sport Performance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Training for sports performance requires the development of multiple fitness components within the same program. In this context, training strategies that have the potential to concomitantly enhance metabolic and musculoskeletal fitness are of great value for athletes and coaches. The purpose of this manuscript is to review the current studies on high-intensity functional training (HIFT) and to assess how HIFT could be utilized in order to improve sport-specific performance. Studies on untrained and recreationally-active participants have led to positive results on aerobic power and anaerobic capacity, and muscular endurance, while results on muscular strength and power are less clear. Still, HIFT sessions can elicit high levels of metabolic stress and resistance training exercises are prescribed with parameters that can lead to improvements in muscular endurance, hypertrophy, strength, and power. As similar training interventions have been shown to be effective in the athletic population, it is possible that HIFT could be a time-efficient training intervention that can positively impact athletes' performances. While the potential for improvements in fitness and performance with HIFT is promising, there is a clear need for controlled studies that employ this training strategy in athletes in order to assess its effectiveness in this population.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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