Hot water immersion; potential to improve intermittent running performance and perception of in-game running ability in semi-professional Australian Rules Footballers?
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated whether hot water immersion (HWI) could heat acclimate athletes and improve intermittent running performance and perception of in-game running ability, during a competitive Australian Rules Football (ARF) season. Fifteen male semi-professional ARF athletes (Mean (SD); age: 22 (3) years, height: 182.3 (6.5) cm, mass: 80.5 (5.1) kg) completed either HWI (HEAT, N = 8, 13 (2) sessions, 322 (69) min exposure, 39.5 (0.3) °C) or acted as a control (CON, N = 7, no water immersion) over 6-weeks. Athletes completed a 30-15 Intermittent Fitness Test pre and post-intervention to assess intermittent running performance (VIFT), with perception of in-game running ability measured. Heat acclimation was determined via change in resting plasma volume, as well as physiological and perceptual responses during HWI. HEAT elicited large PV expansion (mean ± 90% CI: d = 1.03 ± 0.73), large decreases in heart rate (d = -0.89 ± 0.70), thermal sensation (d = -2.30 ± 1.15) and tympanic temperature (d = -1.18 ± 0.77). Large improvements in VIFT were seen in HEAT (d = 1.67 ± 0.93), with HEAT showing a greater improvement in VIFT when compared to CON (d = 0.81 ± 0.88). HEAT also showed greater belief that in-game running ability improved post-intervention (d = 2.15 ± 1.09) compared to CON. A 6-week HWI intervention can elicit heat acclimation, improve perception of in-game running ability, and potentially improve VIFT in semi-professional ARF athletes.
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 | 0,000 | 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 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 ».