MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3080171988 · doi:10.70252/nxqi1037

Physiological Responses to Repeated Running Sprint Ability Tests: A Systematic Review

2020· review· en· W3080171988 sur OpenAlexaff
J E Charron, Juan Emmanuel Veliz Garcia, Philippe Roy, Pierre-Marc Ferland, Alain Steve Comtois

Notice bibliographique

RevueInternational journal of exercise science · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSprintRepeated measures designAthletesTest (biology)BasketballPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyProtocol (science)Team sportPsychologyMedicineStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to review acute physiological responses induced by repeated running sprint ability (RRSA) tests that could serve as references for practitioners utilising repeated sprints as a performance measure with athletes. This research was conducted following the PRISMA methodology. The systematic search was conducted in November 2019 and yielded 26 different scientific articles. Only peer-reviewed full-text article were included as abstracts are too short to allow proper explanation of the RRSAT methodology that was employed. According to the present literature, practitioners should use the following assessments: the 6×40m RRSA protocol with one Change of Direction (COD) (20+20 m with a 180° COD) and 25s of passive recovery between sprints with soccer players; the Intensive Repeated Sprint Ability (IRSA) test with men basketball players; the Futsal Intermittent Endurance Test (FIET) with futsal players; the Repeated Shuttle Sprint Test (RSST) with men handball players; and the Multiple Repeated Sprint Ability test for Badminton players (MRSAB). The present review should serve as a reference standard for RRSA tests. Further research should be directed towards creating and validating more specific RRSA tests protocols to each sports physiological and physical demands.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,006
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational journal of exercise scienceMême sujetSports Performance and TrainingTravaux en français237 207