Efeitos do estado e especificidade do treinamento aeróbio na relação %VO2max versus %FCmax durante o ciclismo
Bibliographic record
Abstract
OBJETIVO: Determinar os efeitos do estado e especificidade de treinamento aeróbio na relação entre o percentual do consumo máximo de oxigênio (%VO2max) e o percentual da frequência cardíaca máxima (%FCmax) durante o exercício incremental realizado no cicloergômetro. MÉTODOS: Sete corredores, 9 ciclistas, 11 triatletas e 12 sedentários, todos do sexo masculino e aparentemente saudáveis, foram submetidos a um teste incremental até a exaustão no cicloergômetro. Regressões lineares entre %VO2max e %FCmax foram determinadas para cada indivíduo. Com base nessas regressões, foram calculados %FCmax correspondentes a determinados %VO2max (50, 60, 70, 80 e 90%) de cada participante. RESULTADOS: Não foram encontradas diferenças significantes entre todos os grupos nos %FCmax para cada um dos %VO2max avaliados. Analisando-se os voluntários como um único grupo, as médias dos %FCmax correspondentes a 50, 60, 70, 80 e 90% %VO2max foram 67, 73, 80, 87, e 93%, respectivamente. CONCLUSÃO: Nos grupos analisados, a relação entre o %VO2max e %FCmax durante o exercício incremental no ciclismo não é dependente do estado e especificidade do treinamento aeróbio.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".