Comparación del consumo máximo de oxígeno predictivo utilizando diferentes test de campo incrementales: UMTT, VAM-EVAL y 20m-SRT
Bibliographic record
Abstract
Introduccion: El principal objetivo de nuestro estudio fue establecer comparaciones en la prediccion del consumo maximo de oxigeno (VO2max) en 3 test de campo; Test de Pista de la Universidad de Montreal (UMTT), Test VAM-EVAL y el Test Course Navette de 20 metros (20m-SRT). El objetivo secundario fue comparar las velocidades fi nales alcanzadas, las distancias recorridas y la duracion entre los test. Material y metodos: 41 sujetos (24 hombres y 17 mujeres), estudiantes de educacion fisica participaron voluntariamente. Fueron evaluados en 4 ocasiones, en primer lugar se realizo la evaluacion antropometrica en laboratorio. En las siguientes tres oportunidades fueron evaluados aleatoriamente en campo con el UMTT, VAM-EVAL y 20m-SRT. Las diferencias y relaciones entre el VO2max predictivo y otras caracteristicas cuantitativas entre los test fueron analizadas aplicando ANOVA a 1 factor y el coefi ciente de correlacion de Pearson respectivamente. Resultados: En ambos grupos no se observaron diferencias en el VO2max predictivo entre el VAM-EVAL y el UMTT, siendo para el grupo de los hombres 48,5±4,7 versus 49,1±4,6 ml�kg-1�min-1 (p< 0,05), y para las mujeres 41,8±3,4 versus 42,3±3,2 ml�kg-1�min-1. El VO2max predictivo del 20m-SRT, fue inferior signifi cativamente con respecto a los otros test, siendo para los hombres 43,8±5,3 y para las mujeres 34,2±4,5 ml�kg-1�min-1 (p< 0,05). Conclusion: En estudiantes de educacion fisica el VO2max predictivo obtenido desde el 20m-SRT fue inferior signifi cativamente con respecto al UMTT y al VAM-EVAL, en ambos sexos. No se encontraron diferencia estadisticamente signifi cativas en el VO2max predictivo entre el UMTT y el VAM-EVAL. En ambos sexos, se observo una tendencia en alcanzar mayores velocidades en el VAM-EVAL.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".