Conventional methods to prescribe exercise intensity are ineffective for exhaustive interval training
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose To compare methods of relative intensity prescription for their ability to normalise performance (i.e., time to exhaustion), physiological, and perceptual responses to high-intensity interval training (HIIT) between individuals. Methods Sixteen male and two female cyclists (age: 38 ± 11 years, height: 177 ± 7 cm, body mass: 71.6 ± 7.9 kg, maximal oxygen uptake ( $$ \dot{\text{V}} $$ V ˙ O 2max ): 54.3 ± 8.9 ml·kg −1 min −1 ) initially undertook an incremental test to exhaustion, a 3 min all-out test, and a 20 min time-trial to determine prescription benchmarks. Then, four HIIT sessions (4 min on, 2 min off) were each performed to exhaustion at: the work rate associated with the gas exchange threshold ( $$ \dot{\text{W}} $$ W ˙ GET ) plus 70% of the difference between $$ \dot{\text{W}} $$ W ˙ GET and the work rate associated with $$ \dot{\text{V}} $$ V ˙ O 2max ; 85% of the maximal work rate of the incremental test (85% $$ \dot{\text{W}} $$ W ˙ max ); 120% of the mean work rate of the 20 min time-trial (120%TT); and the work rate predicted to expend, in 4 min, 80% of the work capacity above critical power. Acute HIIT responses were modelled with participant as a random effect to provide estimates of inter-individual variability. Results For all dependent variables, the magnitude of inter-individual variability was high, and confidence intervals overlapped substantially, indicating that the relative intensity normalisation methods were similarly poor. Inter-individual coefficients of variation for time to exhaustion varied from 44.2% (85% $$ \dot{\text{W}} $$ W ˙ max ) to 59.1% (120%TT), making it difficult to predict acute HIIT responses for an individual. Conclusion The present study suggests that the methods of intensity prescription investigated do not normalise acute responses to HIIT between individuals.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».