Assessment Of Cardiovascular Endurance And Stress Levels Of Female Sportspersons During The Menstrual Cycle
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to examine the impact of different menstrual cycle phases on cardiovascular endurance and stress levels in female athletes.Thirty female athletes, aged 21-25, from the Physical Education Department of Kuvempu University, Shankaraghatta, were selected through purposive sampling.The research focused on two key phases of the menstrual cycle: the early follicular phase (Day 2) and the luteal phase (Day 15).Cardiovascular endurance was assessed using the Harvard Step Test, while stress levels were measured using a standardized questionnaire.Data collection involved pre-tests on Day 2 and post-tests on Day 15.Descriptive statistics, including mean and standard deviation, were employed, and paired samples t-tests were conducted to compare the results between the two phases.The results indicated significant differences in cardiovascular endurance and stress levels between the early follicular and luteal phases.Participants showed reduced cardiovascular endurance and heightened stress levels during the luteal phase compared to the early follicular phase.These variations are likely due to hormonal changes, particularly increased progesterone during the luteal phase, which is known to influence physical and psychological performance.This study underscores the need to consider menstrual cycle phases in the design of training programs for female athletes.Understanding how hormonal fluctuations affect performance can help coaches and trainers create more effective training and recovery plans that align with the athlete's physiological conditions.
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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 | 0,001 |
| 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 ».