It’s about the long game, not epic workouts: unpacking HIIT for endurance athletes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
High-intensity interval training (HIIT) prescriptions manipulate intensity, duration, and recovery variables in multiple combinations. Researchers often compare different HIIT variable combinations and treat HIIT prescription as a “maximization problem”, seeking to identify the prescription(s) that induce the largest acute VO 2 /HR/RPE response. However, studies connecting the magnitude of specific acute HIIT response variables like work time >90% of VO 2 max and resulting cellular signalling and/or translation to protein upregulation and performance enhancement are lacking. This is also not how successful endurance athletes train. First, HIIT training cannot be seen in isolation. Successful endurance athletes perform most of their training volume below the first lactate turn point (<LT1), with “threshold training” and HIIT as integrated parts of a synergistic combination of training intensities and durations. Second, molecular signalling research reveals multiple, “overlapping” signalling pathways driving peripheral adaptations, with those pathways most sensitive to work intensity showing substantial feedback inhibition. This makes current training content and longer-term training history critical modulators of HIIT adaptive responses. Third, long term maximization of endurance capacity extends over years. Successful endurance athletes balance low-intensity and high-intensity, low systemic stress, and high systemic stress training sessions over time. The endurance training process is therefore an “optimization problem”. Effective HIIT sessions generate both cellular signal and systemic stress that each individual athlete responds to and recovers from over weeks, months, and even years of training. It is not “epic” HIIT sessions but effective integration of intensity, duration, and frequency of all training stimuli over time that drives endurance performance success.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle