Defining Running Intensity Domains from Critical Speed Derived from a 3-Minute All-Out Running Test
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: This study examines the utility of the 3-min all-out test (3MT) in determining exercise intensity domains through critical speed (CS), offering a practical alternative to traditional VO2max-based methods. Methods: Eighteen trained runners completed both the 3MT and a graded treadmill test. CS, VO2max, and HRmax were measured and compared to markers such as ventilation threshold (VT), gas exchange threshold (GET), lactate threshold (LT), onset of blood lactate accumulation (OBLA), CS, and VO2max, which are threshold markers for defining six exercise intensity domains. Results: Results demonstrate that CS reliably distinguishes among six exercise intensity domains with greater precision and less variability than heart rate (HR) or VO2-derived metrics. Notably, HR was unable to differentiate between high-intensity domains, highlighting its limitations for performance prescription. Compared to VO2max testing, the 3MT offers a simpler, non-invasive, and time-efficient approach to identifying training zones and monitoring performance. CS effectively delineated moderate-to-heavy, heavy-to-severe, and severe-to-extreme intensity domains, with strong correlations to performance thresholds. The findings emphasize the accessibility and reliability of the 3MT, particularly in overcoming the logistical challenges of traditional testing methods. Conclusions: This research underscores the potential of the running 3MT as a valuable tool for individualized training prescription and performance monitoring in both research and applied sports contexts, paving the way for a broader adoption in athletic training methodologies.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».