Determination of Submaximal and Maximal Training Zones From a 3-Stage, Variable-Duration, Perceptually Regulated Track Test
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To validate a new perceptually regulated, self-paced maximal oxygen consumption field test (the Running Advisor Billat Training [RABIT] test) that can be used by recreational runners to define personalized training zones. DESIGN: In a cross-sectional study, male and female recreational runners (N = 12; mean [SD] age = 43 [8] y) completed 3 maximal exercise tests (2 RABIT tests and a University of Montreal Track Test), with a 48-hour interval between tests. METHODS: The University of Montreal Track Test was a continuous, incremental track test with a 0.5-km·h-1 increment every minute until exhaustion. The RABIT tests were conducted at intensities of 11, 14, and 17 on the rating of perceived exertion (RPE) scale for 10, 5, and 3 minutes, respectively, with a 1-minute rest between efforts. RESULTS: The 2 RABIT tests and the University of Montreal Track Test gave similar mean (SD) maximal oxygen consumption values (53.9 [6.4], 56.4 [9.1], and 55.4 [7.6] mL·kg-1·min-1, respectively, P = .722). The cardiorespiratory and speed responses were reliable as a function of the running intensity (RPE: 11, 14, and 17) and the relative time point for each RPE stage. Indeed, the oxygen consumption, heart rate, ventilation, and speed values did not differ significantly when the running time was expressed as a relative duration of 30%, 60%, or 90% (ie, at 3, 6, and 9 min of a 10-min effort at RPE 11; P = .997). CONCLUSIONS: The results demonstrate that the RABIT test is a valid method for defining submaximal and maximal training zones in recreational runners.
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) | 0,000 | 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 ».