Cardiorespiratory fitness and muscular endurance responses immediately and 2 months after a whole-body Tabata or vigorous-intensity continuous training intervention
Notice bibliographique
Résumé
Young adults (52 females, 16 males; age = 21 ± 3 years; V̇O 2peak : 41 ± 6 mL/(kg·min)) were randomized into 3 groups: (i) no-exercise control (CTL; n = 15), (ii) Tabata (n = 27), or (iii) vigorous-intensity continuous training (VICT; n = 26) groups for a 4-week supervised training period (4 sessions/week). V̇O 2peak , time-to-fatigue (TTF), 5 km time-trial performance (TT), and muscular endurance were assessed at baseline, post-training (POST), and 2-month follow-up (FU). Response confidence intervals (CI) were used to classify individuals as likely responders (R; CI > 0). Both exercise interventions increased TTF and TT at POST (both p < 0.01), but these benefits were maintained at FU after VICT only (p < 0.01). Push-up performance was increased at POST and FU (both p < 0.01) after Tabata. VICT resulted in a greater proportion of TTF R versus both groups at POST (CTL: 1/15; VICT: 19/26; Tabata: 9/27) and versus Tabata at FU (3/15; 13/26; 4/27). VICT also had a greater proportion of TT R versus CTL at POST (2/15; 17/26; 10/27). Tabata had a greater proportion of R for maximum push-up repetitions versus both groups at POST (3/15; 6/26; 18/27) and versus CTL at FU (2/15; 10/26; 18/27). Collectively, VICT appears to be more effective for improving cardiorespiratory fitness, whereas whole-body Tabata confers larger improvements in push-up performance following short-term training. Novelty: Vigorous-intensity continuous training elicits larger improvements in cardiorespiratory fitness versus whole-body Tabata. Individual response profiles parallel group-level changes in cardiorespiratory fitness and muscular endurance.
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 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 ».