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 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».