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Enregistrement W4306662853 · doi:10.1249/mss.0000000000003059

Changes in Cost of Locomotion Are Higher after Endurance Cycling Than Running When Matched for Intensity and Duration

2022· article· en· W4306662853 sur OpenAlexaff
Frederic Sabater Pastor, Robin Faricier, Mélanie Metra, Juan M. Murias, Callum G. Brownstein, Guillaume Y. Millet

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyclingCadenceIsometric exerciseIntensity (physics)Ventilatory thresholdRespiratory exchange ratioTime trialEnergy costPhysical therapyAerobic exerciseExercise intensityPhysical medicine and rehabilitationMedicineHeart rateCardiologyInternal medicineVO2 maxPhysicsBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Cost of locomotion (C L ) has been shown to increase after endurance running and cycling bouts. The main purpose of this study was to compare, in the same participants, the effect of both modalities on C L when matched for relative intensity and duration. METHODS: Seventeen recreational athletes performed two incremental tests in running and cycling to determine the first ventilatory threshold then two 3-h bouts of exercise at 105% of threshold, with gas exchange measurements taken for 10 min at the start, middle and end of the 3 h to calculate C L . Neuromuscular fatigue during isometric knee extensor contractions and force-velocity profile on a cycle ergometer were assessed before and immediately after the 3-h trials. RESULTS: C L significantly increased at mid (+3.7%, P = 0.006) and end (+7.4%, P < 0.001) of exercise for cycling compared with start, whereas it did not change with time for running. Cardio-respiratory and metabolic variables changed similarly for cycling and running, therefore not explaining the time-course differences in C L between modalities. Changes in C L during cycling correlated significantly with loss of maximal force extrapolated from the force-velocity profile ( r = 0.637, P = 0.006) and changes in cadence ( r = 0.784, P < 0.001). CONCLUSIONS: The type of locomotion influences the effects of exercise on energy cost because 3 h of exercise at the same relative intensity caused a significant increase of cycling C L , and no changes in running C L . The changes in C L in cycling are likely due, at least in part, to fatigue in the locomotor muscles.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0030,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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