Critical Power Closely Approximates the Power Output at the Estimated Maximal Metabolic Steady State in Trained and Untrained Participants
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study compared estimations of critical power (CP) to maximal metabolic steady state (MMSS est ) to see if the differences in the predictions were affected by training status. METHODS: Twelve trained (6 females) and 12 untrained and not experienced with maximal testing (5 females) participants underwent i) a Step-Ramp-Step test to task failure to determine maximal oxygen consumption and peak power output, ii) 4-5 time to task failure trials at average power outputs (PO) ranging from 70 to 90% of peak power output for CP estimations, and iii) two to three 30-min constant PO rides to establish MMSS est as the highest PO at which oxygen consumption (V̇O 2 ) and blood lactate concentrations are stable. RESULTS: The PO associated with CP was significantly greater than that associated with MMSS est in both untrained (155 ± 39 W vs 147 ± 34 W, respectively) and trained (233 ± 37 W vs 225 ± 39 W, respectively) individuals ( P < 0.001). Both the untrained and trained groups displayed a similar and significant bias for MMSS est compared with CP (i.e., 7.5 W; P < 0.05), with 95% limits of agreement from -13 to 28 W, and -11 to 26 W for untrained and trained, respectively. CONCLUSIONS: These findings indicate that, despite a significant (albeit small) difference between CP and MMSS est , the CP model provided a close approximation of the PO associated with MMSS est in both untrained and trained participants, as the difference in PO was within the expected measurement error. Therefore, our results showed that, despite some small discrepancies between groups, the CP model fitting was not affected by training status and that previous testing experience with highly demanding exercise is not a key component of the quality of the prediction model.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».