‘Mini-interval gait’ switching: understanding the positive implications of a novel training regime
Notice bibliographique
Résumé
The neuromechanical reorganization required to change gaits imposes an energetic cost 75% greater than either a walking or running step at the same speed. By combining walking and running with the requisite gait switching transition steps, an exercise protocol can be generated with virtually any desired metabolic output even at relatively slow treadmill speed. Gait switching increases metabolic demand through discrete events, which can be tolerated more easily by individuals recovering from health problems, just as interval training allows greater work production for healthy individuals. In addition to cardio-respiratory benefits, 'mini-intervals' with frequent gait switching also provides positive effects and attributes such as distributing muscle group activation, re-training neural coordination, and avoiding repetitive joint overloading. It has the added benefit of developing stability during transitions while a safety hand rail is present which can lead to greater stability in more complex natural environments. Finally, increased mental focus may help avoid the monotony of usual treadmill workouts, aiding adherence to an exercise program. We review evidence for the cost increase of the gait transition step and explain the mechanisms involved. We also discuss literature supporting the range of benefits for mini-interval gait switching as a training and rehabilitation tool.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».