Time to exhaustion during cycling is not well predicted by critical power calculations
Notice bibliographique
Résumé
Three to 5 cycling tests to exhaustion allow prediction of time to exhaustion (TTE) at power output based on calculation of critical power (CP). We aimed to determine the accuracy of CP predictions of TTE at power outputs habitually endured by cyclists. Fourteen endurance-trained male cyclists underwent 4 randomized cycle-ergometer TTE tests at power outputs eliciting (i) mean Wingate anaerobic test (WAnT mean ), (ii) maximal oxygen consumption, (iii) respiratory compensation threshold (VT 2 ), and (iv) maximal lactate steady state (MLSS). Tests were conducted in duplicate with coefficient of variation of 5%–9%. Power outputs were 710 ± 63 W for WAnT mean , 366 ± 26 W for maximal oxygen consumption, 302 ± 31 W for VT 2 and 247 ± 20 W for MLSS. Corresponding TTE were 00:29 ± 00:06, 03:23 ± 00:45, 11:29 ± 05:07, and 76:05 ± 13:53 min:s, respectively. Power output associated with CP was only 2% lower than MLSS (242 ± 19 vs. 247 ± 20 W; P < 0.001). The CP predictions overestimated TTE at WAnT mean (00:24 ± 00:10 mm:ss) and MLSS (04:41 ± 11:47 min:s), underestimated TTE at VT 2 (–04:18 ± 03:20 mm:ss; P < 0.05), and correctly predicted TTE at maximal oxygen consumption. In summary, CP accurately predicts MLSS power output and TTE at maximal oxygen consumption. However, it should not be used to estimate time to exhaustion in trained cyclists at higher or lower power outputs (e.g., sprints and 40-km time trials). Novelty CP calculation enables to predict TTE at any cycling power output. We tested those predictions against measured TTE in a wide range of cycling power outputs. CP appropriately predicted TTE at maximal oxygen consumption intensity but err at higher and lower cycling power outputs.
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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».