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Enregistrement W4243962396 · doi:10.1249/01.mss.0000273823.80848.1f

Effects of Tapering on Performance

2007· article· en· W4243962396 sur OpenAlexaff
Laurent Bosquet, Jonathan Montpetit, Denis Arvisais, Iñigo Mujika

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTaperingAthletesMathematicsMedicineDuration (music)Volume (thermodynamics)Intensity (physics)StatisticsPhysical therapyComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of this investigation was to assess the effects of alterations in taper components on performance in competitive athletes, through a meta-analysis METHODS: Six databases were searched using relevant terms and strategies. Criteria for study inclusion were: participants must be competitive athletes; a tapering intervention must be employed providing details about the procedures used to decrease the training load; use of actual competition or field-based criterion performance; inclusion of all necessary data to calculate effect sizes. Data sets reported in more than one published study were only included once in the present analyses. Twenty seven of 182 potential studies met these criteria and were included in the analysis. The dependent variable was performance, and the independent variables were the decrease in training intensity, volume and frequency, as well as the pattern of the taper and its duration. Pre-post taper standardized mean differences in performance were calculated, and weighted according to the within-group heterogeneity to develop an overall effect. RESULTS: The optimal strategy to optimize performance is a tapering intervention of two weeks duration (overall effect = 0.59 ± 0.33, p<0.001), where the training volume is exponentially decreased by 41 - 60% (overall effect = 0.72 ± 0.36, p<0.001), without any modification of either training intensity (overall effect = 0.33 ± 0.14, p<0.001) or frequency (overall effect = 0.35 ± 0.17, p<0.001). CONCLUSIONS: A two-week taper during which training volume is exponentially reduced by 41–60% appears to be the most efficient strategy to maximize performance gains. This meta-analysis provides a framework that can be useful for athletes, coaches and sport scientists to optimize their tapering strategy.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,024
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,271 · 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'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

Citations7
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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