Lower Limb Power And Reactive Strength In Ultramarathon Running: Comparing Finishers And Non-finishers
Notice bibliographique
Résumé
Mountainous ultramarathon racing involves high degrees of neuromuscular fatigue and muscular damage. Previous research has identified that greater muscular power or strength differentiates elite ultramarathon performers from road runners; however, the relationship of muscular strength and power to the capability to finish an ultramarathon is unclear. PURPOSE: To describe the muscular strength and power profiles of mountain ultramarathoners and the relationship of these variables to race performance. METHODS: Runners were examined before and immediately after ultra-endurance mountain races of 65, 80, 112, and 193 km. Neuromuscular coordination and muscular power were assessed by five countermovement jumps on a dual-force plate set-up. Jump Height and reactive strength (jump height * time to take-off-1) were recorded as assessments of power and coordination, respectively. Finishers of the race and non-finishers were compared (two-way ANOVA for sex and finish) (Male Finishers = 17, Male Non-Finishers = 8, Female Finishers = 7, Female Non-Finishers = 2). RESULTS: Ultramarathon runners exhibited low jump heights (Male runners = 25.0 ± 5.7 cm, Female = 16.0 ± 4.1 cm), and low reactive strength (Male = 0.25 ± 0.09 AU, Female = 0.17 ± 004 AU) at baseline. There was no difference in jump height (in both sexes) between finishers and non-finishers of an ultra-marathon (Male = 24.6 ± 4.8 vs. 26.0 ± 7.9 cm, Female = 16.8 ± 4.7 vs. 13.2 ± 0.72 cm, respectively). CONCLUSIONS: While ultramarathon runners display low jump heights and low reactive strength, greater muscular power or reactive strength does not appear to affect the capability to complete an ultramarathon. Training for ultramarathons should focus on other determinants of performance, such as aerobic capacity. Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC-RGPIN-2018-1502)
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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) | 0,003 | 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 ».