Work, Training and Life Stress in ITU World Olympic Distance Age-Group Championship Triathletes
Notice bibliographique
Résumé
We assessed the training, work and Life Stress demands of a mixed gender group of 48 top amateur short-distance triathletes using an online retrospective epidemiological survey and the Life Events Survey for Collegiate Athletes. On superficial inspection, these mainly masters athletes appeared to undergo all the types of training that are recommended for the aging athlete. However, there were significant scheduling differences between their weekday vs. their weekend training, suggesting that age-groupers' outside sports commitments may affect their training efficacy. The triathletes claimed to periodize, to obtain feedback on and to modify their training plans when appropriate-and some evidence of this was obtained. Over the year preceding the ITU World Age-Group Championships, they averaged 53%, 33% and 14% of their combined swim, cycle and run training time, respectively, within intensity zones 1, 2 and 3. Although the triathletes specifically stated that their training was focused on preparation for the ITU World Age-Group Championships, the way that they modified their training in the month before the event suggested that this aim was not necessarily achieved. Sports-related stress accounted for most-42.0 ± 26.7%-of their total Life Stress over the preceding year (vs. 12.7 ± 18.6% for Relationship-, 31.3 ± 25.9% for Personal- and 14.0 ± 21.1% for Career-related Stress). It affected most athletes, and was overwhelmingly negative, when it related to failure to attain athletic goal(s), to injury and/or to illness.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».