RESPOSTA CRÔNICA DA CARGA INTERNA DE TREINAMENTO: treinamento continuo versus treinamento intermitente
Bibliographic record
Abstract
Objetivos: Verificar as diferentes modulações nos marcadores da carga de treino em exercício contínuo e intermitentes. Métodos: Para presente revisão foram pesquisados artigos nas bases de dados eletrônicas da MedLine/PubMed e Scielo , entre os meses de agosto e setembro de 2020. Para confronto nas bases de dados, utilizou-se os termos em inglês: (((((aerobic continuous) OR (aerobic intermittent)) OR (internal load monitoring)) OR (exercises)) AND (heart rate)) OR (exercise response). Os artigos encontrados foram submetidos a leitura dos resumos e confrontados de acordo com os critérios de inclusão dessa revisão. Resultados: Apenas 550 estudos foram considerados elegíveis para os estudos, e então foram submetidos a avaliação da qualidade metodológica e aos critérios de inclusão, os quais 541 estudos foram excluídos e, por fim, 9 estudos foram incluídos na presente revisão. Conclusão: Treinamento intermitente e contínuos de acordo com os estudos apresentados, ambos serão eficazes de acordo com o público que será aplicado esses protocolos. O profissional de educação física que tem que abdicar dessas informações para um melhor monitoramento de carga interna e externa de treinamento.
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 | 0.008 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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".