The Evolution of World-Class Endurance Training: The Scientist’s View on Current and Future Trends
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Elite sport is continuously evolving. World records keep falling and athletes from a longer list of countries are involved. PURPOSE: This commentary was designed to provide insights into present and future trends associated with world-class endurance training based on the perspectives, experience, and knowledge of an expert panel of 25 applied sport scientists. RESULTS: The key drivers of development observed in the past 10-15 years were related to (1) more accessible scientific knowledge for coaches and athletes combined with (2) better integration of practical and scientific exchange across multidisciplinary perspectives within professionalized elite athlete support structures, as well as (3) utilization of new technological advances. Based on these perspectives, we discerned and exemplified the main trends in the practice of endurance sports into the following categories: better understanding of sport-specific demands; improved competition execution; larger, more specific, and more precise training loads; improved training quality; and a more professional and healthier lifestyle. The main areas expected to drive future improvements were associated with more extensive use of advanced technology for monitoring and prescribing training and recovery, more precise use of environmental and nutritional interventions, better understanding of athlete-equipment interactions, and greater emphasis on preventing injuries and illnesses. CONCLUSIONS: These expert insights can serve as a platform and inspiration to develop new hypotheses and ideas, encourage future collaboration between researchers and sport practitioners, and, perhaps most important, stimulate curiosity and further collaborative studies about the training, physiology, and performance of endurance athletes.
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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 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| 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 ».