Insights into anaerobic power reserve on relationships with exercise tolerance, work above critical power, and accumulated oxygen deficit in endurance-trained male cyclists: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
The anaerobic power reserve (APR) model seeks to account for the heterogeneity in athletes’ anaerobic characteristics. However, its relationship with exercise tolerance across various durations and with anaerobic markers remains unclear. Therefore, we investigate the relationship between APR, exercise tolerance, work above critical power (W′), and maximal accumulated oxygen deficit (MAOD) in male cyclists. We further analyzed these relationships replacing maximal aerobic power (MAP) with critical power (CP) as the lower boundary of the power reserve, defining a so-called maximal power reserve (MPR). After preliminary tests, 19 endurance-trained male cyclists performed five trials to exhaustion (Tlim) at 130%, 115%, 100%, 85%, and 80% of MAP and Wingate test. APR and MPR correlated with all Tlims ( r > 0.511, p < 0.03), except at 80% MAP. After fixing CP or MAP, only correlations with supramaximal Tlims remained significant ( r > 0.703, p < 0.002). When peak power output (PPO) was fixed, only MPR correlated with Tlims at 130% and 115% MAP ( r > 0.508, p = 0.037). Both APR and MPR were associated with MAOD and W′ ( r = 0.480–0.542, p ≤ 0.045), but only MPR remained significantly related to MAOD after adjusting for lower boundary ( r = 0.488, p = 0.040). Our findings showed that in endurance-trained male cyclists, both power reserves relate to exercise tolerance, however their influence decreases for longer efforts. MPR exhibited a stronger link to anaerobic capacity compared to APR. The association between exercise tolerance and APR/MPR appears largely driven by PPO, rather than the choice of lower boundary.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».