Power Output Manipulation from Below to Above the Gas Exchange Threshold Results in Exacerbated Performance Fatigability
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Performance fatigability is substantially greater when exercising in the severe- versus heavy-intensity domain. However, the relevance of the boundary between moderate- and heavy-intensity exercise, the gas exchange threshold (GET), to performance fatigability is unclear. This study compared alterations in neuromuscular function during work-matched exercise above and below the GET. METHODS: Seventeen male participants completed work-matched cycling for 90, 110, and 140 min at 110%, 90%, and 70% of the GET, respectively. Knee extensor isometric maximal voluntary contraction (MVC), high-frequency doublets (Db100), low- to high-frequency doublet ratio (Db10:100), and voluntary activation were measured at baseline, 25%, 50%, 75%, and 100% of task completion. During the initial baseline visit and after each constant work rate bout, ramp-incremental exercise was performed, and peak power output and oxygen uptake (V̇O 2peak ) were determined. RESULTS: After the 70% and 90% GET trials, similar reductions in MVC (-14% ± 6% and -14% ± 8%, respectively, P = 0.175) and Db100 (-7% ± 9% and -6% ± 9%, respectively, P = 0.431) were observed. However, for a given amount of work completed, reductions in MVC (-25% ± 15%, P = 0.008) and Db100 (-12% ± 8%, P = 0.029) were up to 2.6-fold greater during the 110% than the 90% GET trial. Peak power output and V̇O 2peak during ramp-incremental exercise were reduced by 7.0% ± 11.3% and 6.5% ± 9.3%, respectively, after the 110% GET trial relative to the baseline ramp ( P ≤ 0.015), with no changes after the moderate-intensity trials ( P ≥ 0.078). CONCLUSIONS: The lack of difference in fatigability between the trials at 70% and 90% GET, coupled with the greater fatigability at 110% relative to 90% GET, shows that exceeding the moderate- to heavy-intensity boundary has implications for performance fatigability, while also impairing maximal exercise performance capacity.
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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».