Perspectives of World-Class Endurance Coaches on the Evolution of Athlete Training and Performance
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To provide insights into the key practices driving the evolution of endurance training and performance. METHODS: A total of 78 world-class coaches (73 men, 5 women), representing 14 endurance sports, and 18 nations, participated in a digital survey comprising open-ended questions about recent trends and projected future developments. RESULTS: Qualitative thematic analysis revealed 8 key drivers of change: (1) individualized and sport-specific training strategies, (2) precision in training execution, (3) load-management procedures, (4) strategic use of environmental stressors, (5) optimized nutrition, (6) holistic recovery practices, (7) health and injury prevention, and (8) equipment and technology-driven innovation. To provide a clearer conceptual framework, these themes were grouped into 3 overarching categories: training methodologies (themes 1-4), recovery and health management (themes 5-7), and technological innovation (theme 8). CONCLUSIONS: World-class endurance coaches describe a continuing shift toward more individualized training strategies, characterized by detailed sport-specific considerations, training plans aligned with physiological profiles, greater precision in training execution, refined load management, and strategic use of environmental stressors. In this context, advanced monitoring technologies are viewed as essential for optimizing training adaptations while minimizing the risk of maladaptation and injury. Coaches also emphasized the importance of enhanced health and recovery strategies to support training adaptations, including sleep quality, stress management, life balance, and targeted nutritional interventions, particularly carbohydrate availability. Finally, the rapid development of new equipment and technologies is transforming training and coaching practices, thereby contributing to improved endurance performance.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».