The effectiveness of polarized versus time-matched high-intensity interval training in untrained individuals
Notice bibliographique
Résumé
Training intensity distribution (TID) refers to the structured allocation of training volume across the moderate, heavy, and severe intensity zones (Rosenblat et al., 2025). Various TIDs have been shown to differentially alter mitochondrial adaptation (Granata et al., 2018), possibly even influenced by training status (Rosenblat et al., 2025). We sought to test the differential adaptive effects of polarized (POL) and high-intensity interval (HIIT) training in sedentary and recreationally active individuals attempting to meet the WHO physical activity minimum guidelines of approximately 150 minutes/week (WHO, 2010). To date, 12 sedentary and recreationally active individuals were randomly allocated to six weeks of either HIIT (four HIIT sessions per week) or POL (two HIIT sessions and two zone two sessions per week) cycling. Participants were stratified by age (18-35 or 36-60), sex (male or female), and training status (tier 0 or 1; McKay et al, 2021). Each HIIT session consisted of four intervals of four minutes at 80% work rate peak (WRpeak), spaced with three minutes of unloaded cycling between each interval. Zone two sessions consisted of 60 minutes of continuous cycling at 95% of the first lactate threshold work rate (LT). Muscle biopsies were taken pre and post training, while performance testing (WRpeak, LT test) took place pre, mid (week 3), and post training. At week 3 in the HIIT group change in both WRpeak (HIIT: 22.883 ∓ 6.309; POL: 22.880 ∓ 7.891 W) and LT (HIIT: 18.67 ∓ 27.558 W; POL: 6.40 ∓ 8.764 W) was higher, but these differences were not significant (p = 0.999, p = 0.368). Findings from the complete dataset and muscle biopsy analysis (primary outcome, ongoing) will inform how individuals seeking to meet WHO physical activity guidelines should structure their weekly training to optimize aerobic and mitochondrial adaptations.
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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) | 0,002 | 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 ».