Repeated-sprint training in the fasted state during Ramadan: morning or evening training?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The present study assessed the optimal moment of the day for repeated-sprint training in the fasted state during Ramadan. METHODS: Thirty amateur soccer players were randomly assigned to a morning training group (MTG, training at ~08:00 a.m., N.=10), an evening training group (ETG, training around 06:00 p.m., N.=10), and a control group (N.=10). Training sessions, conducted on alternate days, consisted of 3 sets of 6×40-m shuttle sprints (2×20 m with 180° direction changes). A 20-second passive recovery and a 4-minute passive recovery were allowed between repetitions and sets, respectively. Before and after Ramadan, performance was assessed at both 08:00 a.m. and 06:00 p.m. by Countermovement Jump (CMJ), Repeated-Sprint Test (RST), and Yo-Yo Intermittent Recovery Test Level 1 (YYIRT1). RESULTS: After Ramadan, YYIRT1 performances were enhanced for both groups in the morning (7.82% and 6.29% for MTG and ETG, respectively, P<0.05), and in the evening (6.61% and 11.20%, respectively, P<0.05). Relative changes in YYIRT1 (P=0.33) and RST (-2.13% and -3.44% for MTG and ETG, respectively, P=0.49) at the specific time of training were similar for both groups. No differences were observed in CMJ performances before and after Ramadan for any group (P>0.05). CONCLUSIONS: Morning or evening repeated-sprint training conducted in the fasted state during Ramadan enhanced soccer-specific endurance similarly.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».