Physiological demands and physical performance determinants of a new firefighting simulation test
Notice bibliographique
Résumé
The study aimed to examine physiological responses of firefighters performing a firefighting simulation test (FST) and to determine the relationship between physical fitness parameters and FST performance. Aerobic fitness, muscular strength, muscular endurance, and anaerobic capabilities were evaluated in 37 firefighters (21-profesionals and 16-volunteers firefighters). Furthermore, participants carried out the FST during which we measured performance, respiratory gas exchange, heart rate (HR), perceived exertion and blood lactate concentrations. Males were significantly faster than females for all tasks of the FST (p < 0.01); however, final performance score (16.5 ± 2.9 and 14.5 ± 2.6 points for males and females, respectively), HR (94.0 ± 2.0% and 93.7 ± 2.3% of HRmax) and perceived exertion (8.1 ± 0.9 and 7.1 ± 1.3) were not significantly different. Prediction of FST performance by LASSO regression revealed a model that included mainly aerobic capacity and maximal strength. In conclusion, FST challenged both aerobic and anaerobic energy metabolisms for both males and females and requires various physiological abilities to perform. Practitioner Summary: For the safety of firefighters and victims, firefighters must meet minimum physical requirements. 37 firefighters performed physical tests and a new firefighting test implemented for the recruitment of firefighters in France. The results revealed that this test is strenuous and that performance is associated with cardiorespiratory fitness and muscular strength. Abbreviations: V̇O2: oxygen consumption; V̇CO2: carbon dioxyde production; V̇E: expired ventilation; RER: respiratory exchange ratio; FST: firefighting simulation test; MAS: maximal aerobic speed; HR: heart rate; RPE: rating of perceived exertion; MVC: maximum voluntary contraction; IMTP: isometric mid-thigh pull; TTE: time to exhaustion; Ppeak: peak power; Pmean: mean power; LASSO: least absolute shrinkage and selection operator; La-: blood lactate concentration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».