Enhancing performance: unveiling the physiological impact of submaximal and supramaximal tests on mixed martial arts athletes in the −61 kg and −66 kg weight divisions
Notice bibliographique
Résumé
This study delves into the intricate details of Mixed Martial Arts (MMA) by examining key variables such as maximal oxygen uptake (VO2 peak), aerobic energy (EAER), anaerobic energy (EAN), and accumulated O2 deficit (DOA). By investigating associations and comparing athletes in the −61 kg bantamweight and −66 kg featherweight weight divisions, we aim to shed light on their physiological characteristics. The sample consisted of 20 male volunteers separated into two paired groups: ten athletes in the category up to 61 kg (age: 27.7 ± 5.9 years old, height: 170.9 ± 3.4 cm, body mass: 72.8 ± 1.4 kg, fat percentage: 9.5% ± 3.0%, professional experience: 7.5 ± 7.1 years) and ten athletes up to 66 kg (age: 27.6 ± 2.9 years old, height: 176.0 ± 5.5 cm, body mass: 77.0 ± 1.5 kg, fat percentage: 7.85% ± 0.3%, professional experience: 5.5 ± 1.5 years). Remarkably, our findings revealed striking similarities between the two weight divisions. Furthermore, we discovered a negative correlation between VO2 peak and the number of MMA fights, indicating a potential impact of professional experience on aerobic capacity (r = −0.65, p < 0.01). Additionally, the number of fights exhibited negative correlations with anaerobic energy (r = −0.53, p < 0.05) and total energy cost (r = −0.54, p < 0.05). These results provide valuable insights for designing training programs in the context of MMA. While training both weight divisions together can be beneficial, it is equally crucial to incorporate specific weight-class-focused training to address each division’s unique physical demands and requirements.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 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 ».