Relationship Between External Training Load and Session Rating of Perceived Exertion Training Impulse in Elite Sprinters
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To quantify the change in session rating of perceived exertion training impulse (RPE-TRIMP) that may occur in response to increased running distance at 3 running velocity ranges in elite sprinters. METHODS: We monitored training load in elite sprinters (women: n = 7; men: n = 11) using wearable Global Positioning System technology and RPE-TRIMP for a total of 681 individual training sessions during a 22-week competition-preparation period. Internal training load was operationalized by RPE-TRIMP, and external training load was operationalized by distance covered in 3 velocity ranges. A linear mixed-effects model with athlete as a random effect was fit to RPE-TRIMP with total distance covered at ≤69.99% (low-velocity running [LVR]), 70% to 84.99% (high-velocity running [HVR]), and 85% to 100% (very-high-velocity running [VHVR]) of individual maximum velocity. RESULTS: Increased running distance in all 3 velocity ranges (LVR, HVR, and VHVR) resulted in a significant (P < .001) increase in RPE-TRIMP. Coefficients (95% CIs) were .10 (.08-.11) for LVR, .23 (.18-.28) for HVR, and .44 (.35-.53) for VHVR. A 50-m increase in running distance covered in the LVR, HVR, and VHVR velocity ranges was associated with increases in RPE-TRIMP of 5, 11.5, and 22 arbitrary units, respectively. CONCLUSIONS: Internal training load, calculated as RPE-TRIMP, increased with increases in total distance covered in the LVR, HVR, and VHVR velocity ranges (P < .001). RPE-TRIMP can be a practical solution for monitoring global training-session load in elite sprinters.
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 | 0,004 |
| 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 ».