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Enregistrement W4229055041 · doi:10.1055/a-1776-7986

Carbon Plate Shoes Improve Metabolic Power and Performance in Recreational Runners

2022· article· en· W4229055041 sur OpenAlexaff
Anders Paarup Nielsen, Jesper Franch, Christian Heyde, Mark de Zee, Uwe G. Kersting, Ryan Godsk Larsen

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sports Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensAdidas (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecreationPhysical medicine and rehabilitationMedicineEnvironmental sciencePhysical therapyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study compared metabolic power (MP) and time trial (TT) running performance between Adidas Adizero Adios (AAA) and Nike VaporFly 4% (NVP). Thirty-seven runners completed three laboratory sessions and two field sessions (n=30). After familiarization (visit 1), participants completed eight 6-min treadmill running bouts (four with each shoe, counterbalanced) at their preferred pace, and MP was assessed using indirect calorimetry (visits 2 and 3). During visits 4 and 5, participants completed two outdoor TTs (~3.5 km) in NVP and AAA (counterbalanced). Compared with AAA, NVP exhibited superior MP (NVP: median=13.88 (Q1-Q3=12.90-15.08 W/kg; AAA: median=14.08 (Q1-Q3=13.12-15.44 W/kg; z=-4.81, p<.001, effect size=.56) and TT (NVP=793±98 s; AAA=802±100 s, p=.001; effect size=.09). However, there was no relationship between changes in MP and changes in TT between shoes (r=.151 p=.425, 95% confidence interval=[-.22; .48]). Our results demonstrate that NVP, compared with AAA, improves MP and TT in recreational runners. The lack of correlation between changes in MP and TT indicates that factors other than improved MP contribute to faster short-distance TT with NVP.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,757

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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