Estimate Anaerobic Work Capacity and Critical Power with Constant-Power All-Out Test
Notice bibliographique
Résumé
Background: The critical power model (CPM) is used extensively in sports to characterize fitness by estimating anaerobic work capacity (W’) and critical power (CP). Traditionally, estimates of CP and W’ require repeated, time-consuming tests. Alternatively, a 3 min all-out test yields good estimates of W’ and CP. However, adoption of the 3 min protocol for regular fitness monitoring is deterred by the mentally/physically strenuous nature of the test. Objective: We propose to examine an alternative single-session testing protocol that can accurately estimate critical power model parameters. Methods: Twenty-eight healthy competitive athletes (cyclists or triathletes) (mean ± SD: age: 38.5 ± 10.4 years, height: 177.9 ± 8.6 cm, mass: 73.4 ± 9.9 kg) participated in 5 sessions on a Lode cycle ergometer in isokinetic mode within a 2-week period. A 3 min all-out test (3MT) was conducted on the first visit to determine CPM parameters from which power outputs for 4 subsequent constant-power plus all-out tests (CPT) were selected to result in exhaustion in 1–10 min. The subjects were to maintain the prescribed power output as consistently as possible at their preferred race cadence. Once the power output could no longer be maintained for more than 10 s, the subjects were instructed to produce an all-out effort. Tests were terminated after power output fell to an asymptote which was sustained for 2 min. Results: The CPM parameters for all of the CPT durations were compared to the traditional CP protocol (significant parameter differences were identified for all CPT durations) and the 3MT (only CPT durations > 3 min were different [3–6 min test, p < 0.01; >6 min test, p < 0.01]). CPT does not estimate traditional CP and W’ parameters well. However, the CPT with a duration < 3 min accurately estimates both parameters of a 3MT. Conclusion: Therefore, CPT has the capacity to serve as an alternative tool to assess CP parameters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».