Understanding Training Load as Exposure and Dose
Notice bibliographique
Résumé
Various terms used in sport and exercise science, and medicine, are derived from other fields such as epidemiology, pharmacology and causal inference. Conceptual and nomological frameworks have described training load as a multidimensional construct manifested by two causally related subdimensions: external and internal training load. In this article, we explain how the concepts of training load and its subdimensions can be aligned to classifications used in occupational medicine and epidemiology, where exposure can also be differentiated into external and internal dose. The meanings of terms used in epidemiology such as exposure, external dose, internal dose and dose-response are therefore explored from a causal perspective and their underlying concepts are contextualised to the physical training process. We also explain how these concepts can assist in the validation process of training load measures. Specifically, to optimise training (i.e. within a causal context), a measure of exposure should be reflective of the mediating mechanisms of the primary outcome. Additionally, understanding the difference between intermediate and surrogate outcomes allows for the correct investigation of the effects of exposure measures and their interpretation in research and applied settings. Finally, whilst the dose-response relationship can provide evidence of the validity of a measure, conceptual and computational differentiation between causal (explanatory) and non-causal (descriptive and predictive) dose-response relationships is needed. Regardless of how sophisticated or "advanced" a training load measure (and metric) appears, in a causal context, if it cannot be connected to a plausible mediator of a relevant response (outcome), it is likely of little use in practice to support and optimise the training process.
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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 | 0,017 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».