Prediction of Rowing Functional Threshold Power using Body Mass, Blood Lactate and GxT Peak Power Data
Notice bibliographique
Résumé
International Journal of Exercise Science 16(4): 31-41, 2023. Functional Threshold Power (FTP) is a validated index of a maximal quasi steady-state cycling intensity. The central component of the FTP test is a maximal 20-min time-trial effort. A model to predict FTP from a cycling graded exercise test (m-FTP) was published that estimated FTP without the requirement of the exhaustive 20-min time-trial. The predictive model (m-FTP) was trained (developed to find the best combination of weights and bias) on a homogenous group of highly-trained cyclists and triathletes. This investigation appraised the external validity of the m-FTP model vis-à-vis the alternate modality of rowing. The reported m-FTP equation purports to be sensitive to both changing levels of fitness, and exercise capacity. To assess this claim, eighteen (7 female, 11 male) heterogeneously-conditioned rowers were recruited from regional rowing clubs. The first rowing test was a 3-min graded incremental test with a 1-min break between increments. The second test was a rowing adapted FTP test. There were no significant differences between rowing FTP (r-FTP) and m-FTP (230 ± 64 versus 233 ± 60 W, respectively, F = 1.13, P = 0.80). Computed Bland-Altman 95% LoA between r-FTP and m-FTP were (-18 W to + 15 W), sy.x was 7 W, and 95 %CI of regression were 0.97 to 0.99. The r-FTP equation was demonstrated to be effective in predicting a rowers 20-min maximum power; further appraisal of the physiological response to rowing for 60-min at the corresponding calculated FTP requires investigation.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».