Test–retest reliability of a 30-min fixed perceived effort cycling exercise
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Using exercise protocols at a fixed rating of perceived effort (RPE) is a useful method for exploring the psychophysical influences on exercise performance. However, studies that have employed this protocol have arbitrarily selected RPE values without considering how these values correspond to exercise intensity thresholds and domains. Therefore, aligning RPE intensities with established physiological thresholds seems more appropriate, although the reliability of this method has not been assessed. Methods Eight recreationally active cyclists completed two identical ramped incremental trials on a cycle ergometer to identify gas exchange threshold (GET). A linear regression model plotted RPE responses during this test alongside gas parameters to establish an RPE corresponding to GET (RPE GET ) and 15% above GET (RPE +15%GET ). Participants then completed three trials at each intensity, in which performance, physiological, and psychological measures were averaged into 5-min time zone (TZ) intervals and 30-min ‘overall’ averages. Data were assessed for reliability using intraclass correlation coefficients (ICC) and accompanying standard error measurements (SEM), 95% confidence intervals, and coefficient of variations (CoV). Results All performance and gas parameters showed excellent levels of test–retest reliability (ICCs = > .900) across both intensities. Performance, gas-related measures, and heart rate averaged over the entire 30-min exercise demonstrated good intra-individual reliability (CoV = < 5%). Conclusion Recreationally active cyclists can reliably replicate fixed perceived effort exercise across multiple visits when RPE is aligned to physiological thresholds. Some evidence suggests that exercise at RPE +15%GET is more reliable than RPE GET .
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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 | 0,003 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».