The effect of cold ambient temperature and preceding active warm-up on lactate kinetics in female cyclists and triathletes
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to evaluate the effect of cold ambient temperature on lactate kinetics with and without a preceding warm-up in female cyclists/triathletes. Seven female cyclists/triathletes participated in this study. The randomized, crossover study included 3 experimental visits that comprised the following conditions: (i) thermoneutral temperature (20 °C; NEU); (ii) cold temperature (0 °C) with no active warm-up (CNWU); and (iii) cold temperature (0 °C) with 25-min active warm-up (CWU). During each condition, participants performed a lactate threshold (LT) test followed by a time to exhaustion trial at 120% of the participant’s peak power output (PPO) as determined during prior peak oxygen consumption testing. Power output at LT with CNWU was 10.2% ± 2.6% greater than with NEU, and the effect was considered very likely small (effect size (ES) = 0.59, 95%–99% likelihood). Power output at LT with CNWU was 4.2% ± 5.4% greater than with CWU; however, the effect was likely trivial (ES = 0.25, 75%–95% likelihood). At LT, there were no significant differences between interventions groups in oxygen consumption, blood lactate concentration, heart rate, or rating of perceived exertion. Time to exhaustion at 120% at PPO was 11% longer with CNWU than with CWU (ES = 0.62, respectively), and this effect was likely small. These findings suggest that power output at LT was higher in CNWU compared with NEU. Additionally, time to exhaustion at 120% of PPO was higher in CNWU compared with CWU and no different than NEU; these differences likely result in a small improvement in performance with CNWU versus CWU and NEU.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».