Assessment of high-intensity over-ground conditioning and simulated racing on aerobic and anaerobic capacities in racehorses
Notice bibliographique
Résumé
A prospective, randomised study assessed the impact of high-intensity racetrack conditioning on aerobic and anaerobic capacities in seasoned Thoroughbred racehorses. The effect of 10 weeks race conditioning and two simulated races on V̇O 2max and maximum accumulated oxygen deficit (MAOD) were evaluated. An incremental treadmill test to determine V̇O 2max , followed by three supramaximal runs to fatigue (at speeds (V105%, V115%, V125%) corresponding to oxygen requirements 105%, 115% and 125% of V̇O 2max , in randomised order) were performed at each timepoint (T1 [pre-conditioning] and T2 [post-conditioning]). Prior to T1, racehorses were briefly de-trained for four-six weeks and given low-level treadmill conditioning to prepare them for the more strenuous race conditioning after T1. Paired variables between T1 and T2 were analysed using a paired t-test. A 2-way RM ANOVA compared variables with >1 measurement. Speed at V̇O 2max ( P= 0.04) and V̇O 2max ( P =0.01) increased with conditioning. Calculated speeds for the supramaximal runs increased for V105% ( P =0.02) and V115% ( P =0.03) but not for V125% ( P =0.08). There was no conditioning effect on time to fatigue ( P =0.34), although it was different between all intensities (2.8, 2.2 and 1.4 mins at V105%, V115% and V125% respectively at T2). O 2 demand increased with conditioning ( P =0.02) for each supramaximal intensity. On average, horses’ aerobic capacity improved 4.43% after conditioning. MAOD was unchanged with conditioning ( P =0.25) and unaffected by exercise intensity. Fit racehorses that have undergone repeated intensive training programs, experience smaller, incremental improvement than completely unfit horses. The anaerobic capacity of previously trained racehorses is relatively stable, despite brief periods of de-training.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».