A Single Test Protocol to Establish the Full Spectrum of Exercise Intensity Prescription
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We aimed to test the extended capabilities of the SRS protocol by validating its capacity to predict the power outputs for targeted metabolic rates (V̇O 2 ) and time-to-task failure ( Tlim ) within the heavy- and severe-intensity domain, respectively. METHODS: Fourteen young individuals completed (i) an SRS protocol from which the power outputs at GET and RCP (RCP CORR ), and the work accruable above RCP CORR , defined as W ' RAMP , were derived; (ii) one heavy-intensity bout at a power output predicted to elicit a targeted V̇O 2 equidistant from GET and RCP; and (iii) four severe-intensity trials at power outputs predicted to elicit targeted Tlim at minutes 2.5, 5, 10, and 13. These severe-intensity trials were also used to compute the constant-load-derived critical power and W ´ ( W ' CONSTANT ). RESULTS: Targeted (2.41 ± 0.52 L·min -1 ) and measured (2.43 ± 0.52 L·min -1 ) V̇O 2 at the identified heavy-intensity power output (162 ± 43 W) were not different ( P = 0.71) and substantially concordant (CCC = 0.95). Likewise, targeted and measured Tlim for the four identified severe-intensity power outputs were not different ( P > 0.05), and the aggregated coefficient of variation was 10.7% ± 8.9%. The derived power outputs at RCP CORR (192 ± 53 W) and critical power (193 ± 53 W) were not different ( P = 0.65) and highly concordant (CCC = 0.99). There were also no differences between W ' RAMP and W ' CONSTANT ( P = 0.51). CONCLUSIONS: The SRS protocol can accurately predict power outputs to elicit discrete metabolic rates and exercise durations, thus providing, with time efficiency, a high precision for the control of the metabolic stimulus during exercise.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».