Regular Long Runs and Higher Training Volumes Are Associated with Better Running Economy Durability in Performance Matched Well-Trained Male Runners
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Running economy (RE) deteriorates during prolonged running (i.e., RE durability), although it is unknown if runners' training characteristics influence RE durability. Furthermore, the extent of the decrement in neuromuscular capabilities after running could also contribute to differences in RE durability. Therefore, this study aimed to compare RE durability during a 90-min run and the decrements in neuromuscular capabilities, between athletes who did or did not practice regular long runs, while pair-matched for performance status. METHODS: Two groups of 13 male runners were recruited as long (LDT; regular long runs ≥90 min) or short distance training runners (SDT; all runs <70 min) and matched for 10-km performance (39:10 vs 39:00 min:s; maximal oxygen uptake 56.6 vs 58.9 mL·kg -1 ·min -1 ). Participants completed preliminary assessments to determine lactate threshold and maximal oxygen uptake, and then on a separate occasion, a 90-min run at lactate threshold. Respiratory gases were collected every 15 min, and isometric squat peak force and countermovement jump were assessed before and after the run. RESULTS: Changes in RE occurred earlier and were larger for SDT than LDT, reaching +6.0% versus +3.1% at 90 min, respectively ( P < 0.001). Isometric squat force (-19.4% vs -12.2%; P = 0.002) and countermovement jump mean power (-6.6% vs +2.2%; P = 0.011) decreased more in SDT than LDT runners; however, these changes were not correlated with RE durability, whereas correlations were found between RE durability and the weekly longest run ( r = -0.67; P < 0.001) and training volume ( r = -0.48; P = 0.038). CONCLUSIONS: This study is the first to demonstrate that the presence of long runs and higher training volumes positively affects RE durability and decrements in neuromuscular capability in performance-matched runners. These results provide important insights into how training characteristics may help explain differences in durability, although intervention studies are needed to confirm these cross-sectional findings.
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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) | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».