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Enregistrement W2954412378 · doi:10.1249/01.mss.0000563317.10063.f2

Validity And Reliability Of The Computrainer® During 40 km And 100 km Time-trials

2019· article· en· W2954412378 sur OpenAlexaff
David Jeker, Eric Goulet, Jonathan Gosselin, Jean M. Drouet, Jeff Béliveau

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReliability (semiconductor)CalibrationCyclingBrakeTime trialValidityPower (physics)Environmental scienceComputer scienceSimulationAutomotive engineeringMathematicsMedicineStatisticsEngineeringPhysicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ecological validity of findings can substantially be improved when laboratory-based research studies use experimental designs attempting to emulate real-word exercise conditions. The exercise science literature contains ample of research that looked at the impact of various interventions using running and cycling time-trial (TT) protocols. Regarding cycling TT performances, the Computrainer®(CT), an electromagnetically brake bike trainer applying resistance to the rear wheel of a standard bike, has been extensively used for over a decade. Yet, it is unknown whether the CT provides valid and reliable power output data under TT conditions. PURPOSE: Determine the validity and reliability of two CTs during 40 km and 100 km TTs. METHODS: Power output data of two CT Lab® were compared against those of a calibration rig (Drouet, J.M. et al. Sports Eng. 2008. 15-22.) connected to left side of the crank axle of a road bike with a driving shaft, allowing direct measurement of the true workloads generated by both CTs. The measurement process consisted of comparing the power delivered by the calibration rig to the power displayed by the CTs. Power uncertainty delivered by the calibration rig is ± 0.9%. Each TT was performed under standardized conditions on two occasions with both CTs®. TTs were completed on a flat course and designed upon previously published results in elite/highly-trained cyclists. RESULTS: Mean power outputs generated by the two CTs for the 40 km and 100 km TTs were respectively of 359 ± 38 and 282 ± 56 watts. Mean biases between the CT 1 and the rig for the 40 km TTs varied from -0.8 to -0.7%, and between the CT 2 and the rig for the same distance from -2.7 to 3.6%. For the 100 km TTs, biases between the CT 1 and the rig ranged from -1.4 to -0.4%, whereas for the CT 2 from -5.9 to -3.4%. For repeated trials, biases within 40 and 100 km TTs for CT 1 were < 1% whereas, for CT 2, bias was also < 1% for the 40 km TTs, but reached 2.5% for the 100 km TTs. CONCLUSIONS: Our results indicate that accuracy differs between CTs during 40 and 100 km TTs, suggesting that CTs should not be used interchangeably. Both CTs were shown to provide repeatable data for the 40 km TTs. Whereas for one CT this was also the case for the 100 km TT, for the other CT it was observed that the rig had to produce less torque on one of the two trials to keep the power output generated by CT constant.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,098
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,098
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,276 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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