Effect of Clothing Fabric on 20-km Cycling Performance in Endurance Athletes
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Examine the effect of synthetic fabrics (SYN, 60% polyester: 40% nylon) vs. 100% cotton fabric (CTN) on the 20-km cycling time trial (20 kmCTT) performance of competitive cyclists and triathletes. Methods: In this randomized controlled crossover study, 15 adults (5 women) aged 29.6 ± 2.7 years (mean ± SE) with a peak rate of O2 consumption of 60.0 ± 2.0 ml/kg/min completed a 20 kmCTT under ambient laboratory conditions (24.3 ± 0.7°C and 17 ± 7% relative humidity) with a simulated wind of ~3 m/s while wearing SYN or CTN clothing ensembles. Both ensembles were of snowflake mesh bi-layer construction and consisted of a loose-fitting long-sleeved shirt with full-length trousers. Results: Participants maintained a significantly (p < 0.05) higher cycling speed and power output over the last 6-km of the 20 kmCTT while wearing the SYN vs. CTN ensemble (e.g., by 0.98 km/h and 18.4 watts at the 20-km mark). Consequently, 20 kmCTT duration was significantly reduced by 15.7 ± 6.8 sec or 0.8 ± 0.3% during SYN vs. CTN trials (p < 0.05). Improved 20 kmCTT performance with SYN vs. CTN clothing could not be explained by concurrent differences in esophageal temperature, sweat rate, ratings of perceived exertion and/or cardiometabolic responses to exercise. However, it was accompanied by significantly lower mean skin temperatures (~1°C) and more favorable ratings of perceived clothing comfort and thermal sensation during exercise. Conclusion: Under the experimental conditions of the current study, athletic clothing made of synthetic fabrics significantly improved the 20 kmCTT performance of endurance-trained athletes by optimizing selected thermoregulatory and perceptual responses to exercise.
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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) | 0,000 | 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 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 ».