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Enregistrement W4409765965 · doi:10.1139/apnm-2023-0611

History and perspectives on interval training in sport, health, and disease

2025· review· en· W4409765965 sur OpenAlexvenueno aff
Carl Foster, Arturo Casado, Daniel Bok, Peter Hofmann, Marius Bakken, Asle Rønning Tjelta, Daniel Boullosa, Jos J. de Koning

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVrije Universiteit Amsterdam
Mots-clésInterval trainingAthletesHigh-intensity interval trainingMedicinePhysical therapyInterval (graph theory)Physical fitnessTraining (meteorology)Physical medicine and rehabilitationMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exercise can be conducted as low-intensity continuous training (LICT) or a variety of higher intensity work/rest formats, collectively called interval training. Interval training was developed for athletes in the early 20th century. It was systemized in Sweden as Fartlek, and in Germany as die interval Method, in the 1930s. Most contemporary forms of interval training evolved from these progenitors. In essence, interval training allows a large volume of high-intensity or race specific training to be performed while controlling the development of fatigue. Adding interval training to LICT done by athletes adds about 2%–4% to performance achievable with LICT, which represents a competitively meaningful difference in performance (e.g., 4:25 vs. 4:00 over 1 mile). More recently, interval training has been applied to health- fitness participants and even to patients with health conditions. Studies indicate that a comparatively low volume of interval training can produce substantial improvement in physiologic capacity, in as little as 20% of training time versus LICT. There are data indicating that interval training can be reasonably pleasant, have good adherence, and is safe, even in patients. Although interval training was originally designed for athletics, the fundamental patterns of work versus recovery are remarkably similar in healthy adults and patients. Although the total volume of training and both absolute and relative intensity and magnitude of homeostatic disturbance are larger in athletes, the overall pattern of effort is the same in fitness participants and patients. Interval training can thus be characterized as an important step in the evolution of exercise training.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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