The delta concept does not effectively normalise exercise responses to exhaustive interval training
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: ) are taken into account to normalise relative exercise intensity. DESIGN: Repeated-measures, within-subjects design with mixed-effects modelling. METHODS: as prescription benchmarks. On separate occasions, participants then completed four high-intensity interval training sessions of identical intensity (70 %Δ) and format (4-min on, 2-min off); all performed to exhaustion. Acute high-intensity interval training responses were modelled with participant as a random effect to provide estimates of inter- and intra-individual variability. RESULTS: Greater variability was generally observed at the between- compared with the within-individual level, ranging from 50 % to 89 % and from 11 % to 50 % of the total variability, respectively. For the group mean time to exhaustion of 20.3 min, inter- and intra-individual standard deviations reached 9.3 min (coefficient of variation = 46 %) and 4.5 min (coefficient of variation = 22 %), respectively. CONCLUSIONS: Due to the high variability observed, the %Δ method does not effectively normalise the relative intensity of exhaustive high-intensity interval training across individuals. The generally larger inter- versus intra-individual variability suggests that day-to-day biological fluctuations and/or measurement errors cannot explain the identified shortcoming of the method.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».