Determining the Optimal Interval Exercise Intensity Dose for Improving Exercise Performance
Notice bibliographique
Résumé
Short duration interval training is a time-efficient exercise strategy that can improve fitness through changes in metabolic, cardiovascular and performance related variables. Studies have examined the positive effects of maximal intensity exercise (≥100% VO2max) on metabolic and performance variables in recreationally active individuals and trained athletes. The intensity of interval training required to cause improvements in aerobic fitness is unknown. This study will look at the performance related adaptations that occur with three different exercise intensities of interval training matched in terms of duration, frequency and type of exercise. Sixteen recreationally active individuals, both males (n=9, age = 23.3±3.3, VO2max = 44.2±6.5) and females (n=6, age = 21.5±0.7, VO2max = 39.7±5.4) were randomly assigned to one of three groups who trained using intervals at 120% VO2max (n=5), 90% VO2max (n=4) or 65% VO2max (n=7). The participants performed 14 days of training spread over 4 weeks that consisted of 8-12 repeats of 1-minute cycling at the prescribed intensity with 1-minute active recovery between intervals. Training increased time to fatigue in the 90% VO2max and 120% VO2max group however not in the 65% VO2max group. The changes in VO2max before and after training were significant in the 90% VO2max group and the 120% VO2max group, however not between the 120% VO2max and 90% VO2max group (p≤0.05). Interval training at 90% and 120% VO2max stimulates analogous improvements in fitness. These results may be important for diseased or sedentary populations where very high-intensity and long duration exercise may not be well tolerated.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».