Quantifying metabolic energy contributions in sprint running: a novel bioenergetic model
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To develop a bioenergetic model representing the dynamics of metabolic power-including aerobic, anaerobic lactic, and anaerobic alactic contributions-during 100-400 m sprints. This study calculates maximum anaerobic capacities using sprint data and assesses the model's ability to predict performance across various sprint distances. METHODS: Sprint energetics were estimated applying di Prampero et al. (J Exp Biol 208:2809-2816, 2005) method using velocity and time-split data from the 2009 World Athletics Championships to model metabolic power over the men's and women's 100-200-400 m events. Aerobic power was modeled with an exponential function, anaerobic lactic power with a bi-exponential function, and anaerobic alactic power with a log-normal function. Maximal anaerobic lactic and alactic capacities were estimated from available performances. Simulations were made to predict the distance traveled by hypothetical male and female athletes achieving World Championship performances on the 100-200-400 m. RESULTS: (female). Simulations of distance traveled revealed mean absolute errors of 0.31% and 1.63% for male and female, respectively. Higher female errors likely stem from underestimating anaerobic lactic contribution due to male-derived parameters and limited available data. CONCLUSION: This model aligns closely with theoretical bioenergetic principles and experimental findings, providing valuable insights that improve our understanding of sprint running energetics and performance. Further refinements, incorporating female-specific parameters and collecting data from various distances, could broaden the model's applicability.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».